2026/2027
Анализ данных для банковской сферы
ID 1241664
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Школа финансов
Где читается:
Факультет экономических наук
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
32
Программа дисциплины
Аннотация
The goal of the course is to give students the opportunity to explore data-related professions (data analyst, financial analyst, credit analyst, ML engineer, data engineer, product and project manager), develop analytical skills, build a coding foundation to prepare for potential technical interviews, and delve into finance-related theory from a practical perspective. By the end of the course, students should have improved their data analysis skills and gained a better understanding of how to apply these skills, which will be useful both in a professional setting when looking for a job and in an academic setting when analyzing data for a thesis or research paper.
Цель освоения дисциплины
- Цель курса – дать студентам возможность погрузиться в профессии, связанные с данными (дата-аналитик, финансовый аналитик, кредитный аналитик, ML-инженер, дата-инженер, продакт- и проджект-менеджер), развить аналитические способности, поставить кодовую базу для прохождения возможных технических интервью и погрузиться в теорию, связанную с финансами с точки зрения практики. На выходе после курса студент должен повысить свой навык работы с данными и понимание возможностей применения этих навыков, что будет полезно и в профессиональной среде при поиске работы, и в академической при анализе данных для диссертации или статьи.
Планируемые результаты обучения
- Уметь строить базовые модели (линейная регрессия, дерево), понимать структуру финансовой отчетности компаний, понимать принципы расчета PD. Улучшение позиций студента при прохождении интервью на позицию кредитного аналитика, финансового аналитика, аудитора/консультанта по финансовому сектору. Понимать характеристики банковских продуктов, работы финансовых институтов, их влияния на экономику и финансы.
Содержание учебной дисциплины
- Introduction to Python
- Database Structure
- Corporate data and company valuation
- Analyzing the Economics of Banks and Financial Institutions
- Financial data for experiments (A/B testing, Causal Inference)
- Data Visualization
- API Operation Principles
- Using AI to Work with Financial Data
- Strategic Frameworks for Financial Companies
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 3rd module0.3 * Quiz + 0.6 * Лабораторная работа + 0.1 * Case Study
