Технические навыки, необходимые для финансиста будущего
Статья от команды SF Education
Финансы — одна из самых бурно развивающихся сфер общества. Чтобы добиться в ней успеха, нужно идти в ногу со временем и использовать новые инструменты.
Только лишь знаний о механизмах функционирования рынка недостаточно. Прогресс идет рука об руку с технологиями, и специалист должен быть с ними «на ты». Даже обычному бухгалтеру необходимо владеть на хорошем уровне программами 1C и SAP. Менеджеру приходится выгружать данные из базы и анализировать их. А серьезному финансисту нужны по-настоящему серьезные навыки.
Рекрутинговое агентство Robert Half в 2015 году провело исследование, которое подтвердило, что работодатели ищут технически подкованных специалистов. Особенно популярны в финансах различные направления Data Science.
Только лишь знаний о механизмах функционирования рынка недостаточно. Прогресс идет рука об руку с технологиями, и специалист должен быть с ними «на ты». Даже обычному бухгалтеру необходимо владеть на хорошем уровне программами 1C и SAP. Менеджеру приходится выгружать данные из базы и анализировать их. А серьезному финансисту нужны по-настоящему серьезные навыки.
Рекрутинговое агентство Robert Half в 2015 году провело исследование, которое подтвердило, что работодатели ищут технически подкованных специалистов. Особенно популярны в финансах различные направления Data Science.
Наука о данных
Данные — ценнейший ресурс современного мира. Для того, кто умеет с ними работать, они становятся неиссякаемым источником успеха и прибыли. Data Science называют самой «сексуальной» профессией XXI века, и на то есть причины.
Каждая коммерческая компания собирает данные: о своих покупателях, конкурентах, сделках и убытках. Если их грамотно проанализировать, исключив человеческую предвзятость, можно создавать более интересные для клиентов продукты, оптимизировать бизнес-процессы и достигать успехов.
Умение работать с данными, собирать их, очищать и анализировать необычайно востребовано в наше время. Для успешного финансиста оно совершенно необходимо.
Применение в финансах
Аналитика – это фундамент любых финансовых операций.
На ней основаны:
Чему учиться?
Чтобы добиться успеха в Data Science, потребуются также знания в области статистики, теории вероятностей, стохастики.
Для получения данных и автоматизации процессов используются такие инструменты, как SQL, Excel, различные языки программирования.
Данные — ценнейший ресурс современного мира. Для того, кто умеет с ними работать, они становятся неиссякаемым источником успеха и прибыли. Data Science называют самой «сексуальной» профессией XXI века, и на то есть причины.
Каждая коммерческая компания собирает данные: о своих покупателях, конкурентах, сделках и убытках. Если их грамотно проанализировать, исключив человеческую предвзятость, можно создавать более интересные для клиентов продукты, оптимизировать бизнес-процессы и достигать успехов.
Умение работать с данными, собирать их, очищать и анализировать необычайно востребовано в наше время. Для успешного финансиста оно совершенно необходимо.
Применение в финансах
Аналитика – это фундамент любых финансовых операций.
На ней основаны:
- прогнозирование;
- моделирование различных ситуаций и стратегий;
- распознавание мошенничества;
- анализ рисков.
Чему учиться?
Чтобы добиться успеха в Data Science, потребуются также знания в области статистики, теории вероятностей, стохастики.
Для получения данных и автоматизации процессов используются такие инструменты, как SQL, Excel, различные языки программирования.
Excel
Времена ручного расчета финансово-экономических данных давно прошли: теперь эта функция поручена машинам. Автоматизация позволяет увеличить скорость обработки и ее сложность, а также снизить вероятность ошибок.
Но чтобы компьютер работал эффективно, его нужно грамотно настроить и правильно сформулировать задание. Поэтому хороший финансист должен понимать, как работают его инструменты.
Средств автоматизации финансовых расчетов существует великое множество: и платных, и общедоступных. Среди них есть по-настоящему мощные, удобные и функциональные. Но уже многие годы никому не удается потеснить с первого места MS Excel.
Возможности Excel
Возможности программы в финансовой сфере очень широки. Она имеет встроенные средства для обработки больших объемов данных, а также полезна для моделирования. Excel покрывает почти 100% вычислительных потребностей корпоративных финансов.
Однако подавляющее большинство специалистов задействуют едва ли 10% всей функциональности Excel. А ведь это только верхушка айсберга. Внизу спрятана настоящая аналитическая магия. Чтобы ее покорить, нужно научиться писать скрипты и макросы для программы.
Применение в финансах
Электронные таблицы могут взять на себя практически всю работу с данными:
Одна из самых замечательных возможностей — автоматическое обновление информации из внешних источников или учетных систем.
Чему учиться?
Для программирования в Excel используется язык Visual Basic (for Excel). Написанные на нем скрипты имеют доступ к файловой системе компьютера и даже могут управлять другими приложениями MS Office
Времена ручного расчета финансово-экономических данных давно прошли: теперь эта функция поручена машинам. Автоматизация позволяет увеличить скорость обработки и ее сложность, а также снизить вероятность ошибок.
Но чтобы компьютер работал эффективно, его нужно грамотно настроить и правильно сформулировать задание. Поэтому хороший финансист должен понимать, как работают его инструменты.
Средств автоматизации финансовых расчетов существует великое множество: и платных, и общедоступных. Среди них есть по-настоящему мощные, удобные и функциональные. Но уже многие годы никому не удается потеснить с первого места MS Excel.
Возможности Excel
Возможности программы в финансовой сфере очень широки. Она имеет встроенные средства для обработки больших объемов данных, а также полезна для моделирования. Excel покрывает почти 100% вычислительных потребностей корпоративных финансов.
Однако подавляющее большинство специалистов задействуют едва ли 10% всей функциональности Excel. А ведь это только верхушка айсберга. Внизу спрятана настоящая аналитическая магия. Чтобы ее покорить, нужно научиться писать скрипты и макросы для программы.
Применение в финансах
Электронные таблицы могут взять на себя практически всю работу с данными:
- сверку документов;
- ведение бухгалтерии;
- обработку больших информационных массивов;
- финансовый анализ;
- построение аналитических отчетов и сводных таблиц;
- формирование графиков и диаграмм;
- моделирование финансовых процессов;
- прогнозирование;
- планирование и бюджетирование;
- оценку эффективности проектов;
- взаимодействие с внешними источниками информации, например, базами данных или ЦБ РФ.
Одна из самых замечательных возможностей — автоматическое обновление информации из внешних источников или учетных систем.
Чему учиться?
Для программирования в Excel используется язык Visual Basic (for Excel). Написанные на нем скрипты имеют доступ к файловой системе компьютера и даже могут управлять другими приложениями MS Office
SQL
Большинство компаний хранят всю свою финансовую информацию в разного рода базах данных. Это реальные показатели, результаты многих лет деятельности, опыт, история. Их анализ позволяет давать оценки, делать выводы и принимать решения.
Но чтобы такой анализ провести, эти данные нужно получить из базы. Поэтому финансисту придется изучить язык структурированных запросов -SQL.
SQL и Excel
Эти инструменты очень похожи, так как работают с одинаковыми двумерными таблицами. Визуальная разница заключается лишь в том, что у Excel есть графический интерфейс, следовательно, все данные можно «пощупать», а у SQL — нет. Чтобы добраться до информации, приходится писать запросы.
Однако под капотом оказывается, что SQL — это Excel «на стероидах». Он в разы мощнее и производительнее. Обработка таблицы объемов в 100 000 строк для него — обычное дело.
Чему учиться?
Знания самых простых SQL-операторов для работы успешного финансиста точно не хватит. Чтобы получать данные в удобном виде, следуетизучить способы объединения таблиц, формирования выборок и фильтрации. Также полезно узнать о создании и использовании процедур, индексации и блокировках различных типов.
Работать с SQL удобно: это лишь дело привычки. Язык прост в освоении и очень эффективен на практике.
Большинство компаний хранят всю свою финансовую информацию в разного рода базах данных. Это реальные показатели, результаты многих лет деятельности, опыт, история. Их анализ позволяет давать оценки, делать выводы и принимать решения.
Но чтобы такой анализ провести, эти данные нужно получить из базы. Поэтому финансисту придется изучить язык структурированных запросов -SQL.
SQL и Excel
Эти инструменты очень похожи, так как работают с одинаковыми двумерными таблицами. Визуальная разница заключается лишь в том, что у Excel есть графический интерфейс, следовательно, все данные можно «пощупать», а у SQL — нет. Чтобы добраться до информации, приходится писать запросы.
Однако под капотом оказывается, что SQL — это Excel «на стероидах». Он в разы мощнее и производительнее. Обработка таблицы объемов в 100 000 строк для него — обычное дело.
Чему учиться?
Знания самых простых SQL-операторов для работы успешного финансиста точно не хватит. Чтобы получать данные в удобном виде, следуетизучить способы объединения таблиц, формирования выборок и фильтрации. Также полезно узнать о создании и использовании процедур, индексации и блокировках различных типов.
Работать с SQL удобно: это лишь дело привычки. Язык прост в освоении и очень эффективен на практике.
Программирование
Основное бремя обработки финансовых данных легло на железные плечи компьютеров. Поэтому сейчас как никогда востребованы специалисты на стыке финансов и программирования.
Пожалуй, самый популярный для обработки данных язык — это Python. Даже молодые специалисты Уолл-стрит признают сей факт.
Язык очень прост, но невероятно эффективен. Он незаменим при создании аналитических инструментов и квантовых моделей. Существует огромное количество мощных и производительных Python-библиотек, предназначенных для анализа информации, например, numpy и pandas.
Портал Efinancial Careers провел опрос рекрутеров финансовых организаций. Результаты подтверждают, что Python-разработчики необычайно востребованы в крупнейших банках и инвестиционных компаниях мира.
Применение в финансах
Основные сферы использования Python:
Чему еще учиться?
Помимо Python в финансовой сфере пользуются популярностью и другие скриптовые языки, например, R. TradeScript позволяет создавать торговых роботов.
Освоив Python, можно углубиться в BigData и технологии Hadoop, Cassandra, Scala.
Также для создания серьезных финансовых продуктов используются C, C++ и Java.
Основное бремя обработки финансовых данных легло на железные плечи компьютеров. Поэтому сейчас как никогда востребованы специалисты на стыке финансов и программирования.
Пожалуй, самый популярный для обработки данных язык — это Python. Даже молодые специалисты Уолл-стрит признают сей факт.
Язык очень прост, но невероятно эффективен. Он незаменим при создании аналитических инструментов и квантовых моделей. Существует огромное количество мощных и производительных Python-библиотек, предназначенных для анализа информации, например, numpy и pandas.
Портал Efinancial Careers провел опрос рекрутеров финансовых организаций. Результаты подтверждают, что Python-разработчики необычайно востребованы в крупнейших банках и инвестиционных компаниях мира.
Применение в финансах
Основные сферы использования Python:
- сбор и преобразование внешней финансовой информации;
- обработка огромных наборов данных, с которыми excel уже не справляется;
- визуализация;
- прототипирование финансовых моделей;
- описание торговых стратегий;
- автоматизация рутинных повторяющихся операций;
- работа с текстом, электронными таблицами
Чему еще учиться?
Помимо Python в финансовой сфере пользуются популярностью и другие скриптовые языки, например, R. TradeScript позволяет создавать торговых роботов.
Освоив Python, можно углубиться в BigData и технологии Hadoop, Cassandra, Scala.
Также для создания серьезных финансовых продуктов используются C, C++ и Java.
Big Data и машинное обучение
В ближайшем будущем главным фактором развития финансовой отрасли станут Большие Данные. Так считают исследователи из JP Morgan. Они утверждают, что каждый специалист должен освоить Big Data и машинное обучение, иначе очень скоро он останется не у дел.
Применение в финансах
Уже сейчас компьютеры намного лучше людей справляются с решением краткосрочных и среднесрочных финансовых задач, например, с инвестированием. В будущем они станут еще эффективнее.
Основные направления, в которых применяются машинное обучение и Big Data:
Чему учиться?
Термины «Big Data» и «машинное обучение» для непосвященного звучат довольно загадочно, но это не так сложно, как кажется.
Финансист не должен «переучиваться» на специалиста по машинному обучению. Он остается финансистом, но осваивает новый высокоэффективный инструмент.
Большинство необходимых для работы алгоритмов уже созданы, осталось лишь грамотно их применить.
В ближайшем будущем главным фактором развития финансовой отрасли станут Большие Данные. Так считают исследователи из JP Morgan. Они утверждают, что каждый специалист должен освоить Big Data и машинное обучение, иначе очень скоро он останется не у дел.
Применение в финансах
Уже сейчас компьютеры намного лучше людей справляются с решением краткосрочных и среднесрочных финансовых задач, например, с инвестированием. В будущем они станут еще эффективнее.
Основные направления, в которых применяются машинное обучение и Big Data:
- определение связи между разными данными, прогнозирование на основе примеров;
- определение причин (драйверов) полученных данных;
- анализ трендов;
- первичная обработка больших неструктурированных данных, например, текстов;
- поиск самых прибыльных финансовых стратегий;
- определение рисков;
- определение мошеннических операций;
- аналитика данных в реальном времени, алгоритмическая торговля;
- персонализация продукта.
Чему учиться?
Термины «Big Data» и «машинное обучение» для непосвященного звучат довольно загадочно, но это не так сложно, как кажется.
Финансист не должен «переучиваться» на специалиста по машинному обучению. Он остается финансистом, но осваивает новый высокоэффективный инструмент.
Большинство необходимых для работы алгоритмов уже созданы, осталось лишь грамотно их применить.
Финансист будущего
Современные технологии активно меняют традиционную финансовую сферу. Специалисты тоже меняются. Они лучше разбираются в компьютерах, программировании и эффективнее работают с данными. Рутинные расчеты теперь делают машины, а люди могут заняться действительно важными вещами.
Современные технологии активно меняют традиционную финансовую сферу. Специалисты тоже меняются. Они лучше разбираются в компьютерах, программировании и эффективнее работают с данными. Рутинные расчеты теперь делают машины, а люди могут заняться действительно важными вещами.
