Аналитик финансовых данных

Курсы повышения квалификации

Код 67135 Распечатать

Аналитик финансовых данных

32 часа

Форма обучения: Очная

Доступен в онлайн формате

13 - 17 сентября 2027

Показать другие даты

2026: 30 ноября — 04 декабря
2027: 01 февраля — 05 февраля
31 мая — 04 июня
29 ноября — 03 декабря

44 000 руб.

Подать заявку

О МЕРОПРИЯТИИ

: Обзор курса

Финансовая аналитика объединяет обработку данных, построение моделей и представление показателей для управленческих решений. На курсе изучают работу с финансовыми данными в SQL и Python с библиотеками Pandas и NumPy, включая загрузку, очистку и преобразование временных рядов с обработкой пропусков и выбросов. Аналитические методы охватывают статистическую проверку гипотез, корреляционно-регрессионный анализ и прогнозирование выручки в финансовой модели. Представление результатов рассматривают через визуализацию финансовых метрик и создание корпоративных дашбордов в Power BI с подключением к источникам данных.

: Целевая аудитория курса

Финансовые аналитики, специалисты планово-экономических отделов, кредитные аналитики, риск-менеджеры, имеющие базовые навыки работы в Excel/Google Sheets

: Регистрация

13 сентября 2027 в 09:00 - Учебный центр "ИОЦ "Северная столица", Санкт-Петербург, Лермонтовский пр., д. 7А

Выдаваемые документы:

Удостоверение о повышении квалификации

: Информация об обучении заносится в единый реестр ФИС ФРДО
: Имеет юридическую силу на всей территории страны
: Выдается на бланке, являющемся защищенной от подделок полиграфичиской продукцией

Требования к образованию

Наличие среднего профессионального или высшего образования

Программы ДПО доступны лицам, имеющим среднее профессиональное (колледж, техникум) или высшее образование. Также пройти обучение могут студенты старших курсов вузов и колледжей (в этом случае документ о ДПО выдается одновременно с получением основного диплома)

Документы об иностранном образовании и (или) иностранной квалификации, признаваемых в Российской Федерации, должны быть в установленном законодательством Российской Федерации порядке переведены на русский язык.

ПРОГРАММА КУРСА

Программа

Роль финансовой функции в цифровой экономике. Концепция Data-Driven Finance.
Нормативно-правовое регулирование работы с данными в РФ (включая ФЗ-152 «О персональных данных»). Корпоративные стандарты отчетности (МСФО, РСБУ) как основа структурирования данных.
Автоматизация расчетов в MS Excel/Google Sheets.
Основы языка SQL для финансиста. Работа с PostgreSQL.
Анализ данных на Python.

Библиотеки Pandas и NumPy.
Загрузка, очистка (data cleaning) и трансформация финансовых временных рядов.
Обработка пропусков и выбросов.

Визуализация данных для бизнеса.

Библиотеки Matplotlib, Seaborn, Plotly.
Построение интерактивных дашбордов ключевых финансовых метрик (KPI).

Статистический анализ финансовых показателей.

Проверка гипотез, корреляционно-регрессионный анализ.
Анализ волатильности доходностей активов.

Построение трехкомпонентной финансовой модели (бухгалтерский баланс, P&L, ОДДС)) в Python. Прогнозирование выручки методом снизу-вверх и сверху-вниз.
Оценка стоимости бизнеса.

Модели дисконтированных денежных потоков (DCF).
Проведение анализа чувствительности (Sensitivity Analysis).

Оценка инвестиционных проектов.

Метрики эффективности: NPV, IRR, PI, срок окупаемости (Payback Period).
Применение к портфелю реальных опционов.

A/B-тестирование в финансах.

Инструменты для А/Б-тестирования (Optimizely, Amplitude).
Определение цели, выбор метрик и приоритизация.
Формулирование гипотез.
Проектирование эксперимента и расчет выборки.
Запуск теста.
Мониторинг процесса.
Анализ результатов и принятие решения.

Microsoft Power BI для финансового департамента.

Подключение к источникам (SQL, OLAP-кубы, веб-сервисы).
Моделирование данных.
Создание корпоративных дашбордов: мониторинг ликвидности, рентабельности подразделений и исполнения бюджета в реальном времени.

Основы аналитики больших данных (Big Data) в финансах.

Отличия пакетной обработки от потоковой.
Экосистема Hadoop и Spark.
Особенности хранения неструктурированных рыночных данных.

Машинное обучение в финансах.

Классификация задач машинного обучения применительно к финансам.
Переход от описательной к предсказательной и предписывающей аналитике.
Кредитный скоринг и оценка вероятности дефолта (PD).
Этика использования ИИ в финансах.

ПРЕПОДАВАТЕЛИ

Занятия проводят высококвалифицированные специалисты
В подготовке программ и проведении обучения принимают участие профессорско-преподавательский состав учебных заведений, руководители и специалисты государственных и муниципальных структур, специалисты-практики предприятий и организаций Санкт-Петербурга, Москвы и других городов России.

ДЛЯ УЧАСТНИКОВ

Все слушатели обеспечиваются комплектом информационно-справочных материалов.
Бронирование гостиницы: Для бронирования гостиницы в Санкт-Петербурге просим Вас подать заявку по телефонам:
тел.: (812) 380-68-12 (многоканальный)
с 9:00 до 18:00 кроме субботы и воскресенья (время московское)
Место проведения: Учебный центр "ИОЦ "Северная столица", Санкт-Петербург, Лермонтовский пр., д. 7А

Руководитель мероприятия

Смольникова Наталья Владимировна

Задать вопрос

13 - 17 сентября 2027

Показать другие даты

2026: 30 ноября — 04 декабря
2027: 01 февраля — 05 февраля
31 мая — 04 июня
29 ноября — 03 декабря

44 000 руб.

Подать заявку

Руководитель мероприятия

Смольникова Наталья Владимировна

Выражаю согласие на обработку персональных данных

Аналитик финансовых данных

Аналитик финансовых данных

Обзор курса

Целевая аудитория курса

Регистрация

Выдаваемые документы: