С чего начать перед обучением
Несколько важных моментов, которые помогут вам извлечь максимум пользы из курса и подготовиться к эффективной работе с материалом
Настройте рабочую среду
Перед началом обучения важно подготовить всё необходимое. Вам понадобится стабильное подключение к интернету, компьютер с достаточными ресурсами для работы с аналитическими инструментами и удобное рабочее место, где вас не будут отвлекать во время занятий.
- Проверьте скорость интернета – минимум 10 Мбит/с
- Установите последние обновления браузера
- Настройте микрофон и камеру для групповых сессий
- Подготовьте блокнот для записей и наблюдений
- Освободите на диске не менее 5 ГБ для материалов
- Зарегистрируйтесь на платформах для практики
Базовые требования к знаниям
Определите свой уровень подготовки и выберите подходящую программу обучения
Начальный уровень
Если вы только начинаете знакомство с анализом данных, мы рекомендуем освоить базовые концепции перед стартом.
- Понимание основ статистики
- Знание Excel на уровне формул
- Базовая финансовая грамотность
- Опыт работы с графиками
Средний уровень
У вас есть опыт работы с данными, и вы готовы перейти к более сложным техникам машинного обучения.
- Опыт программирования на Python
- Понимание линейной регрессии
- Знакомство с pandas и numpy
- Опыт визуализации данных
Продвинутый уровень
Вы уверенно работаете с моделями машинного обучения и готовы к специализации в анализе волатильности.
- Опыт с scikit-learn и TensorFlow
- Понимание временных рядов
- Знание методов ансамблирования
- Опыт работы с финансовыми данными
Пошаговая подготовка
Следуйте этому плану, чтобы подготовиться к обучению максимально эффективно
Оцените текущие знания
Пройдите бесплатный тест на платформе, чтобы понять, какие области требуют дополнительной подготовки. Это займёт около 20 минут и даст чёткое представление о вашем уровне.
Изучите вводные материалы
Ознакомьтесь с базовыми концепциями машинного обучения и финансовых рынков. Мы предоставим список рекомендуемых статей и видео для самостоятельного изучения.
Присоединяйтесь к сообществу
Зарегистрируйтесь в нашем учебном форуме, где вы сможете задавать вопросы, обмениваться опытом с другими студентами и получать поддержку от преподавателей.
Настройте инструменты
Установите Python версии 3.8 или выше, настройте среду разработки Jupyter Notebook и установите основные библиотеки через pip. Инструкция по установке прилагается к курсу.
Запланируйте время
Определите, сколько часов в неделю вы готовы выделять на обучение. Рекомендуемый минимум – 5-7 часов для комфортного усвоения материала и выполнения практических заданий.
Подготовьте первые данные
Зарегистрируйтесь на платформе для получения биржевых данных (мы используем открытые API) и загрузите тестовый набор данных. Это позволит сразу приступить к практике на первом занятии.
Дополнительные ресурсы для подготовки
Мы подготовили набор материалов, которые помогут вам лучше подготовиться к началу курса. Все ресурсы доступны бесплатно и охватывают основные темы, которые понадобятся на старте.
Вводный курс по Python для анализа данных
Серия вебинаров о базах машинного обучения
Библиотека статей о финансовых рынках
Практические примеры кода и ноутбуки Jupyter