О курсе

Программа состоит из пяти модулей. Первый модуль посвящён Python: рассматриваются переменные, числа, текст, функции, объекты, словари, массивы, итерации, работа с внешними файлами, продвинутая работа с Excel и финансовыми данными из внешних источников. Отдельно упоминается тема High Frequency Trading.

Второй модуль знакомит с SQL: работа с данными, интеграция в Excel, подготовка к интервью на позицию и тестовые задачи по SQL. Третий модуль посвящён Data Science: построение задачи и выбор данных, очистка и нормализация, анализ данных и трендов, линейная регрессия, работа с текстовыми данными, применение NLP в бизнесе, Support Vector Machines, Random Forests, принципы логистической регрессии и построение модели кредитного скоринга.

Четвёртый модуль — стохастика: введение в моделирование акций и портфеля финансовых инструментов, моделирование кривых процентных ставок и стоимости облигаций, построение торгово-инвестиционного алгоритма, моделирование опционов и фьючерсов для контроля рисков и торговли, моделирование свопов и кредитного портфеля, кредитный риск свопов.

Пятый модуль посвящён структурированным продуктам: расчёты, транши и их применение, моделирование кредитного портфеля для создания MBS, пример реальной сделки. По описанию программы, в курсе заявлены 6 преподавателей-практиков, офлайн-практика и кейсовые практические задания.

Что рассматривается в программе

  • рассматривается работа с переменными, числами, текстом, функциями и объектами в Python;
  • разбираются словари, массивы, итерации и работа с внешними файлами;
  • изучается продвинутая работа с Excel и интеграция SQL в Excel;
  • разбираются темы очистки и нормализации данных, анализа трендов и линейной регрессии;
  • рассматриваются Support Vector Machines, Random Forests и принципы логистической регрессии;
  • изучается применение NLP в бизнесе и построение модели кредитного скоринга;
  • разбирается стохастическое моделирование акций, облигаций, опционов, фьючерсов и свопов;
  • рассматриваются расчёты, транши и моделирование кредитного портфеля для создания MBS.

Кому может быть полезен курс

  • тем, кто интересуется программированием на Python и SQL и хочет ознакомиться с их применением в анализе данных;
  • специалистам, которым нужно изучить темы Data Science, включая очистку данных, регрессию и моделирование;
  • тем, кто интересуется стохастическим моделированием в финансах и структурированными продуктами;
  • слушателям, которые предпочитают формат видеоуроков и вебинаров с практическими заданиями.

Вопросы о программе

Какие модули входят в программу?

В программе пять модулей: Python (12 часов), SQL (5 часов), Data Science (15 часов), Стохастика (20 часов) и Структурированные продукты (10 часов).

Сколько времени занимают видеоуроки и вебинары?

По описанию курса, общая длительность видеоуроков и вебинаров составляет более 60 часов.

Какие темы рассматриваются в модуле Data Science?

В модуле Data Science рассматриваются построение задачи и выбор данных, очистка и нормализация данных, анализ данных и трендов, линейная регрессия, работа с текстовыми данными, применение NLP в бизнесе, Support Vector Machines, Random Forests, принципы логистической регрессии и построение модели кредитного скоринга.

Предусмотрена ли практика в курсе?

В описании программы указаны офлайн-практика и кейсовые практические задания.