Finansal Veri Analisti Eğitimi

Ders 1 • Finansal Analist İş Akışı

Veri alımından içgörü sunumuna kadar uçtan uca süreci haritalandırır. Her bir kurs modülünü gerçek bir analistin günlük sorumlulukları içinde bağlamsallaştırır.

Ders 2 • Düzenleyici ve Etik Çerçeveler

Finansal analizde raporlama standartlarını, veri yönetişim yükümlülüklerini ve etik davranışı tanıtır. Teknik becerileri mesleki hesap verebilirliğe dayandırır.

Ders 3 • Finansal Veri Türleri ve Kaynakları

Yapılandırılmış finansal veriyi yapılandırılmamış olandan ayırır ve yaygın veri kaynaklarını haritalandırır. Analistleri, işleme koymadan önce ham veriyi bulmaya ve değerlendirmeye hazırlar.

Ders 1 • Veri Doğrulama ve Denetim İzleri

Veri bütünlüğünü sağlamak için doğrulama kuralları ve kayıt tutma uygulamaları oluşturur. Finansal iş akışlarında tekrarlanabilirliği ve mevzuat uyumluluğunu destekler.

Ders 2 • Finansta Zaman Serisi İşleme

Zaman serisi finansal verilerinde tarih indeksleme, yeniden örnekleme ve hizalamayı ele alır. Verileri trend analizi ve dönemler arası karşılaştırmalar için hazırlar.

Ders 3 • Veri Kalitesi Sorunlarını Belirleme ve Yönetme

Finansal kayıtlarda eksik değerlerin, yinelenenlerin, aykırı değerlerin ve biçim tutarsızlıklarının tespitini öğretir. Doğrudan model doğruluğunu ve raporlama bütünlüğünü etkiler.

Ders 4 • Finansal Verileri Dönüştürme ve Yeniden Şekillendirme

Finansal tabloları yeniden yapılandırmak için döndürme, eritme, toplama ve birleştirme işlemlerini uygular. Analistlerin birden çok kaynaktan gelen verileri birleşik görünümlerde hizalamasını sağlar.

Ders 1 • Finansal Tabloları Birleştirme

Hesapları, işlemleri ve referans verilerini birleştirmek için INNER, LEFT ve çoklu tablo birleştirmelerini öğretir. Gerçek dünyadaki normalleştirilmiş finansal veritabanı şemalarını yansıtır.

Ders 2 • Finansal Analiz İçin Pencere Fonksiyonları

Analitik sorgular için RANK, ROW_NUMBER, LAG, LEAD ve çalışan toplamları tanıtır. Alt sorgular olmadan dönemler arası ve sıralama hesaplamalarını sağlar.

Ders 3 • SQL Sorgu Temelleri

Finansal tablolara uygulanan SELECT, WHERE, ORDER BY ve temel filtrelemeyi kapsar. Sonraki tüm SQL konuları için sorgu sözdizimi temelini oluşturur.

Ders 4 • Finans İçin Toplama ve Gruplama

Finansal kayıtları özetlemek için GROUP BY, HAVING ve toplama fonksiyonlarını uygular. Dönem ve segment düzeyinde finansal özetler sağlar.

Ders 1 • Finansal Hesaplamalar İçin NumPy

Getiri, oynaklık ve matris matematiği dahil hızlı sayısal işlemler için NumPy dizilerini kullanır. Python'da nicel finansal modellemeyi temellendirir.

Ders 2 • Python'da Finansal API'lerle Çalışma

Python kullanarak REST API'leri aracılığıyla piyasa fiyatlarını, temel verileri ve ekonomik verileri getirir. Analitik boru hatlarına canlı veri entegrasyonunu sağlar.

Ders 3 • Python ile Finansal Raporlamayı Otomatikleştirme

Finansal verilerden biçimlendirilmiş raporlar, özetler ve uyarılar oluşturan betikler oluşturur. Manuel çabayı azaltır ve raporlama tutarlılığını artırır.

Ders 4 • Finansal Veri Manipülasyonu İçin Pandas

Finansal tabloları yüklemek, filtrelemek, dönüştürmek ve özetlemek için DataFrame işlemlerini uygular. Manuel Excel iş akışlarını doğrudan ölçeklenebilir kodla değiştirir.

Ders 1 • Olasılık ve Risk Ölçümü

Olasılık dağılımlarını ve bunların finansal risk ölçümüne uygulanmasını tanıtır. İstatistiksel teoriyi riske maruz değer ve kayıp olasılığı tahminine bağlar.

Ders 2 • Finansal Analizde Hipotez Testi

Finansal iddiaları doğrulamak ve grupları karşılaştırmak için t-testleri, ki-kare testleri ve ANOVA uygular. Sezgiye dayalı kararlar yerine kanıta dayalı sonuçlar sağlar.

Ders 3 • Zaman Serisi İstatistiksel Yöntemleri

Finansal zaman serileri için durağanlık, otokorelasyon ve ARIMA modellemeyi kapsar. Regresyon becerilerini sıralı, zamana bağlı finansal verilere genişletir.

Ders 4 • Finansal Veriler İçin Tanımlayıcı İstatistikler

Finansal değişkenler için merkezi eğilim, dağılım ve dağılım şekli ölçülerini hesaplar. Tüm analitik ve modelleme çalışmaları için istatistiksel temeli sağlar.

Ders 1 • Finansal Model Mimarisi ve En İyi Uygulamalar

Model düzenini, varsayım ayrımını ve hata denetimi kurallarını oluşturur. Denetlenebilirliği ve yeniden kullanımı destekleyen disiplinli bir modelleme temeli yaratır.

Ders 2 • Senaryo ve Duyarlılık Analizi

Temel, yukarı yönlü ve aşağı yönlü senaryolar oluşturur ve temel varsayımlara duyarlılık tabloları uygular. Finansal projeksiyonlardaki risk ve belirsizliği ölçer.

Ders 3 • Değerleme Modelleme Temelleri

İş değerini tahmin etmek için iskonto edilmiş nakit akışı ve benzer şirket yöntemlerini uygular. Tahmin çıktılarını yatırım ve stratejik karar almaya bağlar.

Ders 4 • Üç Tablolu Modeli Oluşturma

Gelir tablosunu, bilançoyu ve nakit akış tablosunu dinamik, entegre bir modele bağlar. Operasyonel varsayımların üç tablodan nasıl geçtiğini gösterir.

Ders 1 • Finansal Verilerle Hikaye Anlatımı

Finansal kitleler için durum-karmaşıklık-çözüm çerçevesini kullanarak veri anlatıları yapılandırır. Görseller ve yorumların eylemi yönlendirmek için birlikte çalışmasını sağlar.

Ders 2 • Finansal Veri Görselleştirme İlkeleri

Finansal verilere uygulanan grafik seçimi, veri-mürekkep oranı ve bilişsel yük ilkelerini kapsar. Finansal anlatıları çarpıtan yaygın görselleştirme hatalarını önler.

Ders 3 • KPI Tasarımı ve Skorkart Geliştirme

Finansal hedeflerle uyumlu temel performans göstergelerini tanımlar, hesaplar ve görselleştirir. Stratejik hedefleri ölçülebilir, takip edilebilir metrikler haline getirir.

Ders 4 • BI Araçlarıyla Etkileşimli Panolar

Filtreler ve detaylandırma özellikleriyle iş zekası platformlarını kullanarak etkileşimli finansal panolar oluşturur. Teknik olmayan paydaşların kendi kendine keşif yapmasını sağlar.

Ders 1 • Anomali ve Dolandırıcılık Tespit Teknikleri

Olağandışı finansal işlemleri işaretlemek için izolasyon ormanları, otomatik kodlayıcılar ve istatistiksel eşikler kullanır. Risk ve uyum fonksiyonlarında yüksek değerli bir kullanım örneğini ele alır.

Ders 2 • Model Yorumlanabilirliği ve Yönetişimi

ML çıktılarını açıklamak ve yönetmek için SHAP değerleri, özellik önemi ve model kartlarını uygular. Modellerin finansta şeffaflık ve hesap verebilirlik standartlarını karşılamasını sağlar.

Ders 3 • Finansal Sonuçlar İçin Tahmine Dayalı Modelleme

Gelir, müşteri kaybı ve kredi riskini tahmin etmek için regresyon ve sınıflandırma modelleri oluşturur. Yapılandırılmış finansal veri setlerine scikit-learn boru hatlarını uygular.

Ders 4 • Finans İçin Makine Öğrenimi Temelleri

Finansal uygulamalarla denetimli ve denetimsiz öğrenme kavramlarını tanıtır. Uygulamalı model oluşturmaya başlamadan önce kavramsal çerçeveyi oluşturur.