Dank dieses 100%igen Online-Hochschulkurses werden Sie Plotly und Google Data Studio verwenden, um Dashboards oder Diagramme von Finanzdaten zu erstellen“ 

Ein neuer Bericht der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung unterstreicht, dass 90% der Finanzanalysten die Datenvisualisierung als wichtige Fähigkeit zur Entscheidungsfindung betrachten. Als Reaktion auf diesen Trend werden Tools wie Plotly und Google Data Studio von internationalen Finanzinstituten eingesetzt, um visuelle Berichte zu erstellen, die das Verständnis sowohl makro- als auch mikroökonomischer Indikatoren erleichtern. Daher ist es für Fachleute wichtig, sich über die neuesten Entwicklungen in diesem Bereich auf dem Laufenden zu halten, um die Klarheit und Zugänglichkeit von Finanzberichten zu verbessern. 

In diesem Zusammenhang präsentiert TECH ein bahnbrechendes Programm für die Analyse und Visualisierung von Finanzdaten mit Plotly und Google Data Studio. Der akademische Lehrplan, der sich auf Experten in diesem Bereich stützt, befasst sich mit Themen, die von den innovativsten Techniken für die explorative Analyse von Finanzdaten oder die Identifizierung von Trends bis hin zu Zeitreihenmodellen reichen. Ebenso wird der Lehrplan die Verwendung von interaktiven Visualisierungswerkzeugen wie Dash analysieren, die es den Studenten ermöglichen, finanzielle Zeitreihen wie historische Aktienkurse, Zinssätze oder Umsatztrends zu analysieren. Auf diese Weise werden die Studenten fortgeschrittene Fähigkeiten entwickeln, um komplexe Visualisierungen von Finanzdaten mit Plotly und Google Data Studio zu erstellen. 

Um all diese Inhalte zu festigen, setzt TECH ihre disruptive Relearning-Methode ein, die in der schrittweisen Wiederholung der wichtigsten Konzepte besteht, damit diese richtig verinnerlicht werden. Darüber hinaus bietet der Universitätsabschluss den Fachleuten eine Vielzahl von realen Fallstudien, die es ihnen ermöglichen, in simulierten Umgebungen zu üben, um fortgeschrittene Fähigkeiten zu erwerben. Um Zugang zu den didaktischen Ressourcen zu erhalten, benötigen die Studenten lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetanschluss. So haben sie Zugang zum virtuellen Campus und können auf eine Bibliothek voller multimedialer Ressourcen wie interaktive Zusammenfassungen, Fachlektüre oder Erklärungsvideos zugreifen. 

Beherrschen Sie die Python-Bibliotheken für Datenanalyse an der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt“   

Dieser Universitätskurs in Analyse und Visualisierung von Finanzdaten mit Plotly und Google Data Studio enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in künstlicher Intelligenz präsentiert werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen 
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

Sie werden erfahren, wie Sie mit natürlicher Sprachverarbeitung Zusammenfassungen von Finanzberichten, Sitzungsprotokollen und juristischen Dokumenten erstellen können" 

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachkräften von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten.  

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.  

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.   

Möchten Sie finanzielle Probleme erkennen und Lösungen auf der Grundlage von Datenanalyse vorschlagen? Mit diesem Universitätsabschluss erreichen Sie es in nur 6 Wochen"

Das revolutionäre Relearning-System von TECH wird es Ihnen ermöglichen, die komplexesten Konzepte schnell, natürlich und präzise zu lernen"

Der Lehrplan wird sich mit den anspruchsvollsten Techniken der explorativen Analyse von Finanzdaten befassen, wobei Faktoren wie die Visualisierung von Informationen mit Python oder die Identifizierung von Mustern und Trends berücksichtigt werden. In diesem Sinne wird sich der Lehrplan mit der Bewertung von Clustern in Finanzdaten befassen, damit die Studenten Vorhersagemodelle erstellen können, die die strategische Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten verbessern. Darüber hinaus wird in den Lehrmaterialien der Einsatz von Werkzeugen zur Textanalyse analysiert, die es den Studenten ermöglichen, Muster in Finanzberichten wie Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen und Cashflows zu erkennen. 

Sie werden Daten aus verschiedenen Quellen in Business-Intelligence-Tools integrieren, um einen umfassenden Überblick über die finanzielle Situation eines Unternehmens zu erhalten“ 

Modul 1. Analyse und Visualisierung von Finanzdaten mit Plotly und Google Data Studio 

1.1. Grundlagen der Analyse von Finanzdaten 

1.1.1. Einführung in die Datenanalyse 
1.1.2. Werkzeuge und Techniken für die Analyse von Finanzdaten 
1.1.3. Bedeutung der Datenanalyse im Finanzwesen 

1.2. Techniken für die explorative Analyse von Finanzdaten 

1.2.1. Deskriptive Analyse von Finanzdaten 
1.2.2. Visualisierung von Finanzdaten mit Python und R 
1.2.3. Erkennen von Mustern und Trends in Finanzdaten 

1.3.  Finanzielle Zeitreihenanalyse 

1.3.1. Grundlagen von Zeitserien 
1.3.2. Zeitreihenmodelle für Finanzdaten 
1.3.3. Zeitreihenanalyse und -prognose 

1.4. Korrelations- und Kausalanalyse im Finanzwesen 

1.4.1. Methoden der Korrelationsanalyse 
1.4.2. Techniken zur Identifizierung kausaler Beziehungen 
1.4.3. Anwendungen in der Finanzanalyse 

1.5. Fortgeschrittene Visualisierung von Finanzdaten 

1.5.1. Fortgeschrittene Techniken zur Datenvisualisierung 
1.5.2. Interaktive Visualisierungstools (Plotly, Dash) 
1.5.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele 

1.6. Clusteranalyse in Finanzdaten 

1.6.1. Einführung in die Clusteranalyse 
1.6.2. Anwendungen in der Markt- und Kundensegmentierung 
1.6.3. Werkzeuge und Techniken für die Clusteranalyse 

1.7. Netzwerk- und Graphenanalyse im Finanzwesen 

1.7.1. Grundlagen der Netzwerkanalyse 
1.7.2. Anwendungen der Netzwerkanalyse im Finanzwesen 
1.7.3. Werkzeuge zur Netzwerkanalyse (NetworkX, Gephi) 

1.8. Text- und Stimmungsanalyse im Finanzwesen 

1.8.1. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Finanzwesen 
1.8.2. Stimmungsanalyse in Nachrichten und sozialen Netzwerken 
1.8.3. Tools und Techniken für die Textanalyse 

1.9. Tools zur Visualisierung und Analyse von Finanzdaten mit KI 

1.9.1. Python Datenanalyse-Bibliotheken (Pandas, NumPy) 
1.9.2. Visualisierungstools in R (ggplot2, Shiny) 
1.9.3. Praktische Umsetzung von Analyse und Visualisierung 

1.10. Projekte und praktische Anwendungen der Analyse und Visualisierung 

1.10.1. Entwicklung von Projekten zur Analyse von Finanzdaten 
1.10.2. Implementierung von interaktiven Visualisierungslösungen 
1.10.3. Auswertung und Präsentation der Projektergebnisse 

Sie können die Inhalte dieses Universitätskurses bequem von Ihrem bevorzugten elektronischen Gerät mit Internetanschluss abrufen. Sogar von Ihrem Smartphone aus!“