Descriere curs
Acest curs îți oferă ocazia de a deveni un expert în analizarea datelor financiare, folosind instrumente moderne, precum Google Sheets, SQL, Python, Jupyter, Pandas și Power BI. Vei învăța cum să aplici analizele de date pentru a lua decizii strategice, a gestiona riscurile și a optimiza operațiunile. Cursul este conceput pentru a te ajuta să dezvolți noi competențe esențiale în sectorul financiar, punând accent pe eficientizarea proceselor prin utilizarea competenţelor tehnice.
Pentru acest curs nu sunt necesare competențe tehnice! Toate abilitățile necesare vor fi dobândite în cadrul cursului.
Structura cursului
- Aplicabilitatea rolului de data analyst în finanțe
- importanța analizei datelor în instituțiile financiare
- rolul și impactul unui data analyst
- Revoluționarea deciziilor de afaceri prin analiza datelor
- cum transformă analiza datelor deciziile în sectorul financiar
- studii de caz: îmbunătățirea serviciilor și analiza riscurilor
- Statistică: fundamentul deciziilor informatice
- concepte esențiale: media, mediana, varianța, deviația standard
- probabilități și aplicarea lor în evaluarea riscurilor
- Google Sheets pentru analiza datelor financiară
- identificarea și curățarea datelor financiare
- normalizarea și pregătirea datelor pentru analiză
- Formule puternice și avansate în Google Sheets
- utilizarea formulelor avansate pentru analize complexe
- asocierea datelor financiare folosind VLOOKUP și INDEX/MATCH
- Tabele și vizualizarea datelor în Google Sheets
- crearea și personalizarea tabelelor pivot
- vizualizarea tendințelor prin grafice dinamice
- Explorarea bazelor de date cu MySQL și SQL
- introducere în MySQL Workbench
- interogări SQL esențiale pentru analiza datelor financiare
- Puterea extracției și filtrării datelor cu SQL
- filtrare avansată și utilizarea funcțiilor de agregare
- Analiza datelor din multiple surse cu MySQL
- join-uri complexe și subinterogări pentru analize avansate
- Python pentru analiza datelor financiare
- configurarea mediului de dezvoltare Python și Jupyter Notebook
- manipularea datelor cu Pandas pentru rezultate rapide
- Curățarea și analiza avansată cu Pandas
- tehnici avansate de curățare și agregare a datelor
- analiza seriilor temporale și a datelor structurale
- Vizualizarea datelor cu Matplotlib și Seaborn
- crearea de vizualizări impresionante pentru rapoarte financiare
- identificarea tendințelor și anomaliilor prin grafice complexe
- Utilizarea Power BI în analiza datelor financiare
- conectarea și curățarea datelor financiare
- crearea de dashboard-uri interactive și vizualizări captivante
- Modele de date și vizualizări interactive în Power BI
- dezvoltarea de modele de date complexe și vizualizări interactive
- publicarea și partajarea descoperirilor prin rapoarte vizuale
- Data science și algoritmi pentru sectorul financiar
- aplicarea algoritmilor supervizați și nesupervizați
- utilizarea AI și machine learning pentru optimizarea proceselor
- Optimizarea proceselor de HR și marketing prin date
- analiza datelor pentru optimizarea recrutării și retenției
- eficiența campaniilor de marketing și comportamentul clienților
- Gestionarea riscurilor prin analiza datelor
- identificarea și evaluarea riscurilor financiare
- implementarea măsurilor de mitigare a riscurilor bazate pe date
- Optimizarea operațiunilor financiare
- utilizarea datelor pentru optimizarea proceselor interne și reducerea costurilor
- studii de caz din sectorul financiar
- Pregătirea pentru interviuri de data analyst
- simulări de interviuri pentru evaluarea abilităților tehnice și de comunicare
- Cariera de data analyst în finanțe: ghid practic
- recapitularea principalelor concepte și tehnici
- crearea unui CV orientat către rolul de data analyst
- participarea la sesiuni de mock interview cu profesioniști din domeniu
Activități practice
- studiu de caz: impactul datelor asupra inovației și creșterii unei instituții financiare
- exerciții interactive pentru aplicarea conceptelor statistice
- crearea de rapoarte vizuale complexe pentru analiza tendințelor financiare
- tehnici avansate de curățare și agregare a datelor
- simularea unui interviu pentru un post de data analyst
Beneficiarii cursului
- reconversie profesionala: persoane care doresc să își schimbe cariera și să intre în domeniul analizei datelor.
- manageri: profesioniști care doresc să își adapteze cunoștințele pentru a înțelege mai bine metricile financiare și pentru a oferi soluții eficiente.
- analiști: specialiști în date care doresc să își extindă abilitățile în utilizarea tool-urilor specifice analizei datelor.
- profesioniști din HR, marketing și managementul riscurilor: utilizatori care doresc să îmbunătățească procesele interne și eficiența organizațională folosind analiza datelor.
Ce îți oferă cursul:
- dashboard-uri interactive: crearea de dashboard-uri interactive folosind Power BI pentru a converti analizele de date în prezentări vizuale captivante.
- tool-uri de top: la finalul cursului vei stăpâni tool-urile necesare unui data analyst: Power BI, SQL, Google Sheets, Python, Jupyter, Pandas, Matplotlib, Seaborn.
- oportunități de carieră: alătură-te unei comunități care te poate ajuta cu primii pași în cariera de data analyst, cât și cu simularea unui interviu pentru job.
Lector:
SILVIU GRESOI – Head of Analytics & Data Scientist
15 ani de experiență în Machine learning în industria bancară, precum BancPost, Banca Românească, Garanti Bank, First Bank, 19 ani de experiență ca Data Analyst în poziții de top în multinaționale precum Head of Analytics and Data Scientist Machine Learning şi Head of Fraud Prevention. Cursuri predate la Politehnica București, Institutul Bancar Român, APCF și zeci de companii private. A absolvit programul specializat în Data Mining de la Universitatea din Waikato. Deține certificare CFE de la ACFE USA, PRINCE 2 UK, ITIL V3, etc. Acreditări recunoscute, inclusiv Train the Trainer și o varietate de cursuri de specializare în analiza datelor, acoperind Python, SQL, R, Power BI și SAS, oferite de instituții naționale și internaționale.
Durata cursului este de 40 de ore (care se vor desfasura pe durata a 2 luni şi jumătate, cu două sesiuni pe săptămână). În total, vor fi organizate 20 de sesiuni intensive online, fiecare constând în 2 ore de predare Cursul va include și un proiect, care necesită studiu individual.
Perioadă de organizare:
24 septembrie – 28 noiembrie 2025, miercurea şi vinerea, orele 17.30 – 19.30.
Înscrierea la curs se face prin completarea fişei de înscriere. O puteţi descărca de aici şi, după ce o completaţi, o puteţi transmite responsabilului de curs, pe e-mail.
Cursul se va livra ONLINE, pe platforma ZOOM. Cursanţii vor avea nevoie de un laptop sau tabletă/telefon mobil și conexiune la internet.
La finalul cursului, participanţilor li se va înmâna un certificate de absolvire, emis de IBR (sub egida membrilor fondatori: BNR şi ARB), cu 40 credite de dezvoltare profesională continuă (CPDs).
PERSOANĂ DE CONTACT
Roxana Ivan, Specialist formare
Telefon: 0748886839, e-mail: roxana.ivan@ibr-rbi.ro