Этот сайт использует cookies. Продолжая, вы даёте согласие на их обработку. Политика использования.
длительность
3 месяца
3 месяца
Удостоверение
о повышении квалификации НИУ ВШЭ
о повышении квалификации НИУ ВШЭ
Практика
2 проекта
2 проекта
СТАРТ обучения
9 апреля
9 апреля
> Освоите создание data-driven стратегии
> Научитесь работать с операционными метриками
Принятие решений на основе данных и разработка дашбордов в теории и на практике
Финансовая
аналитика 2.0:
от Excel к BI-системам
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
О курсе «Финансовая аналитика 2.0: от Excel к BI-системам»
Особенности подготовки данных, сторителлинг в визуализации и примеры грамотно составленных графиков, практика в программах для аналитических вычислений и презентации результатов
Совместная программа karpov.courses и Школы финансов ВШЭ — это два полноценных учебных блока для тех, кто хочет научиться принимать решения на основе данных и разрабатывать data-driven стратегию
Анализ, валидация и визуализация данных, метрики и тестирование гипотез, Excel, Python и BI
Блок 2. Создание аналитических дашбордов
Блок 1. Финансовая аналитика и принятие решений на основе данных
> Трудоустройство выпускников в корпорациях и инновационных компаниях, консалтинге, инвестиционных банках и фондах
> Специалисты с уникальным интеллектуальным капиталом, база для исследования современных финансовых процессов и мировых практик
> Лидер в области корпоративных финансов, оценки стоимости, банковского дела, фондового рынка, управления рисками и страхования, учета и аудита
Школа финансов НИУ ВШЭ
Совместная программа — это возможность взять лучшее от двух систем обучения и получить на выходе прикладные знания для развития в любой сфере
> Преподаватели — практикующие специалисты из топовых российских компаний, которые внедряют аналитические решения в реальные продукты
> В процессе вы будете решать прикладные задачи, работать с настоящими датасетами и получать поддержку от менторов — так, чтобы к выпуску вы не просто знали теорию, но могли применять знания в бизнес-контексте
> Курсы по анализу данных и машинному обучению — для тех, кто хочет освоить профессию с нуля или вывести свои навыки на новый уровень
> Онлайн-школа Data Science, где учеба строится вокруг практики и реальных задач
karpov.courses
НИУ ВШЭ — ведущий университет России по версии Forbes и Headhunter, обладатель наивысшего рейтинга качества подготовки специалистов в области искусственного интеллекта А+, предлагает более 350 онлайн-курсов и 33 программы высшего образования онлайн
НИУ ВШЭ — ведущий университет России по версии Forbes и Headhunter, обладатель наивысшего рейтинга качества подготовки специалистов в области искусственного интеллекта А+, предлагает более 350 онлайн-курсов и 33 программы высшего образования онлайн
почему стоит выбрать курс /?/
Научитесь превращать данные в понятные инсайты для бизнеса
От данных — к решениям
Освойте инструменты финансового менеджмента на практике
BI + Python без лишней теории
Стройте системы метрик и дашбордов и используйте для оптимизации бизнеса
Проекты, которые можно использовать в работе
Учитесь у экспертов karpov.courses и НИУ ВШЭ (Высшей школы экономики) в аналитике и финанcах
Преподаватели-практики
Разбирайте примеры использования данных для развития среднего бизнеса
Работа с реальными кейсами
Получите удостоверение о повышении квалификации от вуза установленного образца и сертификат karpov.courses
Официальные документы об окончании учёбы
Финансовая аналитика 2.0: ключ к точным решениям //
Мы объединили лучшие практики Школы финансов НИУ ВШЭ и karpov.courses, чтобы дать финансистам именно те навыки, которые рынок требует здесь
и сейчас
и сейчас
Эта программа — мост между традиционными финансовыми знаниями и современными инструментами работы с данными. Финансистам она позволяет не просто рассчитывать метрики, а глубже понимать их взаимосвязи через деревья метрик, принимать обоснованные решения на основе данных и эффективно визуализировать результаты для бизнеса.
к.э.н., доцент, заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
Совместная программа karpov.courses и Школы финансов ВШЭ ориентирована на финансовую аналитику.
Её задача — научить обрабатывать информацию, выявлять закономерности и четко визуализировать данные для принятия верных бизнес-решений
Её задача — научить обрабатывать информацию, выявлять закономерности и четко визуализировать данные для принятия верных бизнес-решений
Елена Юрьевна Макеева
Кому подойдёт курс >>
➝ Финансовые менеджеры и аналитики
➝ Руководители отделов и топ-менеджеры
Заинтересованы во внедрении data-driven подхода для оптимизации финансовых процессов
Стремятся принимать более обоснованные решения с ориентиром на реальные цифры и глубокий анализ показателей
➝ Экономисты, бухгалтеры и аудиторы
➝ Специалисты в области IT и бизнес-аналитики
Хотят повысить квалификацию в сфере аналитики данных и расширить инструментарий для финансового контроля
Планируют интегрировать финансовые метрики в корпоративные BI-системы
ЗАПИСАТЬСЯ
НА КОНСУЛЬТАЦИЮ
ПО ПРОГРАММЕ
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы
Документы после выпуска //
удостоверение
Сертификат karpov.courses
о повышении квалификации установленного НИУ ВШЭ образца
как будете учиться /?/
как будете учиться
> Образовательные материалы курса заранее записаны
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем 6−8 часов в неделю
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем 6−8 часов в неделю
=> занятия в комфортное время
Удобная собственная платформа. Все необходимое для изучения – лекции, практические задания и вспомогательные материалы – уже подготовлены и легко доступны
> Воркшопы и вебинары от ВШЭ
> Квизы на закрепление темы после каждого урока
> Практика в Excel, Python, Miro и DataLens
> 2 проекта:
>>> Анализ данных крупного бизнеса
>>> Разработка дашборда по показателям компании для принятия решения + отработка навыков на практике
> Квизы на закрепление темы после каждого урока
> Практика в Excel, Python, Miro и DataLens
> 2 проекта:
>>> Анализ данных крупного бизнеса
>>> Разработка дашборда по показателям компании для принятия решения + отработка навыков на практике
=> отработка навыков на практике
=> Удобная платформа
> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения
=> обратная связь и поддержка
программа курса >>
БЛОК 1: Финансовая аналитика и принятие решений на основе данных
- Научимся формулировать конкретные проблемы бизнеса через показатели
- Разберем, как финансовые метрики связаны с бизнес-целями компании
- Построим систему взаимосвязанных KPI для оценки эффективности
- Создадим понятные графики и диаграммы для руководства
- Научимся представлять сложные данные простым языком
- Свяжем финансовые показатели с бизнес-результатами
- Изучим источники данных: бухгалтерские системы, CRM, ERP
- Научимся проверять качество данных перед анализом
- Определим критерии отбора релевантной информации
- Научимся рассчитывать экономическую эффективность проектов
- Разберем методы выявления паттернов
- Определим приоритетные направления развития
- Освоим практические инструменты: Excel для ежедневных задач, BI для регулярной отчетности
- Научимся выявлять значимые отклонения в показателях
- Разберем примеры расчета рисков и прогнозов
- Научимся формулировать конкретные проблемы бизнеса через показатели
- Разберем, как финансовые метрики связаны с бизнес-целями компании
- Построим систему взаимосвязанных KPI для оценки эффективности
- Изучим источники данных: бухгалтерские системы, CRM, ERP
- Научимся проверять качество данных перед анализом
- Определим критерии отбора релевантной информации
- Освоим практические инструменты: Excel для ежедневных задач, BI для регулярной отчетности
- Научимся выявлять значимые отклонения в показателях
- Разберем примеры расчета рисков и прогнозов
- Создадим понятные графики и диаграммы для руководства
- Научимся представлять сложные данные простым языком
- Свяжем финансовые показатели с бизнес-результатами
- Научимся рассчитывать экономическую эффективность проектов
- Разберем методы выявления паттернов
- Определим приоритетные направления развития
БЛОК 2: Создание аналитических дашбордов
- Разберем типовые ошибки при построении аналитической отчетности
- Научимся создавать информативные дашборды под конкретные задачи
- Определим ключевые показатели для мониторинга
- Добавим динамические элементы для удобного анализа
- Научимся создавать сценарии работы с данными
- Реализуем функции фильтрации и детализации
- Все блоки включают практические задания с реальными финансовыми данными
- Научимся проектировать структуру аналитической отчетности
- Освоим инструмент DataLens для создания интерактивных дашбордов
- Разберем правила оформления графиков и таблиц
- Разберем типовые ошибки при построении аналитической отчетности
- Научимся создавать информативные дашборды под конкретные задачи
- Определим ключевые показатели для мониторинга
- Добавим динамические элементы для удобного анализа
- Научимся создавать сценарии работы с данными
- Реализуем функции фильтрации и детализации
- Все блоки включают практические задания с реальными финансовыми данными
- Научимся проектировать структуру аналитической отчетности
- Освоим инструмент DataLens для создания интерактивных дашбордов
- Разберем правила оформления графиков и таблиц
Ваши преподаватели //
к.э.н., доцент, заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
- Обучала команды Газпромнефти, МегаФона и РусГидро
- Автор и лектор практико-ориентированных курсов на бизнес-программах Школы финансов НИУ ВШЭ
- Публикации в ведущих научных журналах
- Спикер бизнес-конференций «Саммит CFO», «Форум CFO»
Елена Юрьевна Макеева
к.э.н., доцент, заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
к.э.н., доцент, старший научный сотрудник Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
- Более 10 лет опыта в сфере управления рисками
- Работал в «Делойте», международных рейтинговых агентствах (Fitch Ratings, Moody’s Investor Services) и российском кредитно-аналитическом агентстве АКРА
- В настоящее время работает над подготовкой докторской диссертации по риск-контроллингу
Сергей Вадимович Гришунин
к.э.н., доцент, старший научный сотрудник Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
BI менеджер в Semrush
Автор telegram-канала «Настенька и графики». Раньше работала BI разработчиком в Яндекс.Go. Больше трех лет преподавала в НИУ ВШЭ и ЕУ СПб курсы о проектированию дашбордов и аналитических систем. Автор telegram-канала «Настенька и графики»
анастасия кузнецова
BI менеджер в Semrush
к.т.н, Head of Data Nebius Group
Более 8 лет занимается визуализацией данных. Руководил разработкой SaaS BI сервиса в качестве операционного директора. Сертифицированный Tableau специалист, кандидат технических наук, автор блога и Telegram-канала о визуализации данных Reveal the Data
Роман Бунин
к.т.н, Head of Data Nebius Group
Руководитель аналитики международного Яндекс.Поиска
- Более 6 лет в анализе данных, занимался аналитикой данных в разных сферах: телеком, оффлайн- и онлайн- ритейл, рекламный бизнес
- Ведет свой канал с аудиторией 10 тыс. + человек по Data Science
- Делает курсы по ML и анализу данных в разных университетах (НИУ ВШЭ, ЦУ от Т-Банка и т. д.)
- Руководит аналитикой международного Поиска Яндекса (30+ человек)
Роман Васильев
Руководитель аналитики международного Яндекс.Поиска
к.э.н., доцент, заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
- Обучала команды Газпромнефти, МегаФона и РусГидро
- Автор и лектор практико-ориентированных курсов на бизнес-программах Школы финансов НИУ ВШЭ
- Публикации в ведущих научных журналах
- Спикер бизнес-конференций «Саммит CFO», «Форум CFO»
Елена Юрьевна Макеева
к.э.н., доцент, заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
к.э.н., доцент, старший научный сотрудник Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
- Более 10 лет опыта в сфере управления рисками
- Работал в «Делойте», международных рейтинговых агентствах (Fitch Ratings, Moody’s Investor Services) и российском кредитно-аналитическом агентстве АКРА
- В настоящее время работает над подготовкой докторской диссертации по риск-контроллингу
Сергей Вадимович Гришунин
к.э.н., доцент, старший научный сотрудник Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
BI менеджер в Semrush
Автор telegram-канала «Настенька и графики». Раньше работала BI разработчиком в Яндекс.Go. Больше трех лет преподавала в НИУ ВШЭ и ЕУ СПб курсы о проектированию дашбордов и аналитических систем. Автор telegram-канала «Настенька и графики»
Анастасия Кузнецова
BI менеджер в Semrush
к.т.н, Head of Data Nebius Group
Более 8 лет занимается визуализацией данных. Руководил разработкой SaaS BI сервиса в качестве операционного директора. Сертифицированный Tableau специалист, кандидат технических наук, автор блога и Telegram-канала о визуализации данных Reveal the Data
Роман Бунин
к.т.н, Head of Data Nebius Group
Руководитель аналитики международного Яндекс.Поиска
- Более 6 лет в анализе данных, занимался аналитикой данных в разных сферах: телеком, оффлайн- и онлайн- ритейл, рекламный бизнес
- Ведет свой канал с аудиторией 10 тыс. + человек по Data Science
- Делает курсы по ML и анализу данных в разных университетах (НИУ ВШЭ, ЦУ от Т-Банка и т. д.)
- Руководит аналитикой международного Поиска Яндекса (30+ человек)
Роман Васильев
Руководитель аналитики международного Яндекс.Поиска
Что вы будете уметь после курса Финансовая аналитика 2.0 >>
Создавать иерархию метрик и находить зоны роста бизнес-показателей
Выстраивать инструменты для регулярного мониторинга показателей
Проектировать и внедрять дашборды в BI-системах для мониторинга ключевых финансовых метрик
Формировать и структурировать data-driven рекомендации для управленцев и финансовых служб, повышая эффективность бизнеса и обоснованность решений
Грамотно строить гипотезы и предлагать план их тестирования в бизнес-контексте
стоимость обучения //
Финансовая аналитика 2.0: от Excel к BI-системам
119 000 ₽
Доступна рассрочка — оплата в два или три этапа.
При оплате обучения сейчас действует специальная цена.
Юридическим лицам — при заключении договора на обучение от 3 сотрудников
Cтудентам, сотрудникам и выпускникам НИУ ВШЭ
Дополнительная скидка от 5 до 15% предоставляется:
оформите международную оплату
Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии — обучение может оплатить ваш работодатель
Повышайте квалификацию за счёт компании
Можно вернуть до 13% от стоимости обучения
Налоговый вычет
Если вы хотите оплатить обучение из-за рубежа, оставьте заявку — мы с вами свяжемся и подскажем, как это сделать
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
FAQ >>
Для физических лиц доступна онлайн-оплата на сайте ВШЭ. Для корпоративных клиентов возможна оплата по счету.
Да, если вы являетесь налоговым резидентом РФ и оплачиваете обучение самостоятельно, вы можете вернуть до 13% его стоимости. ВШЭ предоставит все необходимые документы.
Вам на почту придут доступы в личный кабинет и инструкции по началу обучения. Вы сможете приступить к занятиям в дату старта потока.
Программа подходит для начинающих специалистов. Для комфортного обучения достаточно базового уровня школьной математики и уверенного владения компьютером. Все ключевые инструменты и подходы последовательно разбираются в рамках курса.
Продолжительность обучения составляет 3 месяца. Курс реализуется в онлайн-формате и включает видеолекции, практические задания и вебинары. Доступ к материалам предоставляется 24/7, что позволяет обучаться в удобном темпе.
Да, гибкий график и доступ к материалам 24/7 позволяют эффективно совмещать курс с текущей занятостью.
В рамках курса слушатели осваивают инструменты финансовой аналитики и работы с данными, включая Excel, Python, SQL BI-системы для построения управленческих дашбордов и анализа показателей.
Глубокие знания бухгалтерского учёта не являются обязательным требованием для начала обучения. В программе рассматриваются основы финансовой отчётности, необходимые для работы финансового аналитика.
Вы сможете задавать вопросы преподавателям и кураторам в общем чате, получать развернутую проверку домашних заданий и участвовать в разборах сложных тем.
Финансовый аналитик собирает и анализирует данные, строит финансовые модели и прогнозы, оценивает инвестиции и готовит отчеты для руководства, помогая принимать экономически обоснованные решения.
Бухгалтер работает с уже свершившимися фактами хозяйственной жизни. Финансовый аналитик на их основе строит прогнозы и моделирует будущее. Data scientist решает более широкий круг задач, не обязательно финансовых, с упором на сложные алгоритмы.
Финансовые аналитики востребованы в банках, инвестиционных и страховых компаниях, финтехе, ритейле, консалтинге, а также в крупных корпорациях, где принимаются решения на основе данных.
Уровень дохода Junior-специалиста в Москве стартует от 70 000 до 120 000 рублей. Зарплата быстро растет с приобретением опыта и освоением таких инструментов, как Python и SQL.
После завершения курса выпускники могут развиваться в направлении финансовой аналитики, управленческого анализа, инвестиционного анализа или аналитики в смежных бизнес-функциях.
Идеальное портфолио включает несколько доработанных и правильно оформленных учебных проектов: финансовую модель бизнеса, анализ инвестиционного кейса, дашборд с ключевыми метриками компании и другие практические работы с курса.