通过该100%在线大学课程，您将使用Plotly和Google Data Studio创建控制面板或金融数据图表” 

经济合作与发展组织编写的一份新报告强调，90% 的金融分析师认为数据可视化是决策的关键技能。为了应对这一趋势，国际金融机构已采用 Plotly 和 Google Data Studio 等工具来创建可视化报告，以促进对宏观经济和微观经济指标的理解。因此，专业人士必须站在该领域最新进展的最前沿，以提高金融报告的清晰度和可访问性。 

在此背景下，TECH推出了一门使用Plotly和Google Data Studio 进行金融数据分析和可视化的开创性课程。学术大纲根据该领域的参考文献设计，将深入探讨从金融数据探索性分析的最具创新性的技术或趋势识别到时间序列模型等问题。同样，课程大纲将分析 Dash 等交互式可视化工具的使用，这将使学生能够分析历史股票价格，利率或销售趋势等金融时间序列。通过这种方式，毕业生将培养使用 Plotly 和 Google Data Studio 创建复杂的金融数据可视化的高级技能。 

为了巩固所有这些内容，TECH使用其颠覆性的Relearning方法，包括逐步重申关键概念以正确学习它们。此外，大学学位为专业人士提供了各种真实的实践案例，从而让专业人士在模拟环境中锻炼，获得高级技能。从这个意义上说，毕业生只需拥有一台可连接互联网的电子设备即可访问教学资源。因此，他们将访问虚拟校园并享受充满多媒体资源的图书馆，例如交互式摘要，专业读物或解释视频。 

在福布斯评选的世界上最好的数字大学掌握 Python 数据分析库”   

这个使用Plotly和Google Data Studio进行金融数据分析和可视化大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况 
• 以图形， 图表和极具实用性的内容设计提供关于职业实践中不可或缺学科的实用信息 
• 进行自我评估以改善学习的实践练习 
• 特别强调创新的方法论  
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作 
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容 

您将深入了解自然语言处理如何帮助您生成金融报告，会议记录和法律文件的摘要” 

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。  

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。  

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。     

您是否希望根据数据分析来识别金融问题并提出解决方案？只需 6 个月即可获得该学位"

TECH革命性的Relearning系统将让您以快速，自然和精确的方式吸收最复杂的概念"

该课程将深入探讨探索性金融数据分析的最复杂技术，同时考虑使用 Python 进行信息可视化或识别模式和趋势等因素。从这个意义上说，课程大纲将深入研究金融数据中的聚类评估，以便学生创建预测模型，从而改善基于数据的战略决策。此外，教材还将分析文本分析工具的使用，使毕业生能够识别资产负债表，损益表和现金流量等金融报告中的模式。 

将不同来源的数据集成到商业智能工具中，以全面了解公司的金融状况” 

模块 1. 使用Plotly和Google Data Studio进行金融数据分析和可视化 

1.1. 金融数据分析基础知识 

1.1.1. 数据分析简介 
1.1.2. 分析金融数据的工具和技术 
1.1.3. 数据分析在金融中的重要性 

1.2. 金融数据的探索性分析技术 

1.2.1. 金融数据的描述性分析 
1.2.2. 使用Python和R可视化金融数据 
1.2.3. 识别金融数据的模式和趋势 

1.3.  金融时间序列分析 

1.3.1. 时间序列基础知识 
1.3.2. 金融数据的时间序列模型 
1.3.3. 时间序列分析与预测 

1.4. 金融中的相关性和因果关系分析 

1.4.1. 相关分析方法 
1.4.2. 识别因果关系的技术 
1.4.3. 金融分析中的应用 

1.5. 金融数据的高级可视化 

1.5.1. 高级数据可视化技术 
1.5.2. 交互式可视化工具  (Plotly Dash） 
1.5.3. 用例和实际示例 

1.6. 金融数据中的聚类分析 

1.6.1. 聚类分析简介 
1.6.2. 市场和客户细分中的应用 
1.6.3. 聚类分析的工具和技术 

1.7. 金融中的网络和图分析 

1.7.1. 网络分析基础知识 
1.7.2. 图分析在金融中的应用 
1.7.3. 网络分析工具(NetworkX, Gephi) 

1.8. 金融中的文本和情感分析 

1.8.1. 远程医疗中的自然语言处理（NLP） 
1.8.2. 新闻和社交网络中的情感分析 
1.8.3. 文本分析的工具和技术 

1.9. 人工智能金融数据分析和可视化工具 

1.9.1. Python中的数据分析库 (Pandas，NumPy） 
1.9.2. R中的可视化工具(ggplot2, Shiny) 
1.9.3. 分析和可视化的实际实施 

1:10. 实用分析和可视化项目和应用 

1.10.1. 金融数据分析项目开发 
1.10.2. 交互式可视化解决方案的实施 
1.10.3. 项目成果的评估和展示  

您将能够通过您喜欢的互联网电子设备轻松访问本大学课程的内容。即使是通过您的手机！”