Как ИТ-инструменты помогают финансисту ускорить развитие в 3 раза — продвинутый уровень
Материал описывает продвинутый («hard») уровень финансового стека и подход к его формированию как целостной системы для аналитиков, CFO, BI-специалистов и инвестиционных менеджеров. Рассматриваются ключевые инструменты и навыки: экспертный Excel (формулы, массивы, сводные таблицы, Power Query, Power Pivot, DAX), Python/VBA для автоматизации и прогнозирования, уверенный SQL (оконные функции, CTE, оптимизация), BI-системы (Power BI, Tableau) с моделированием данных и сложной визуализацией, работа с API и интеграция внешних данных. Подробно описаны примеры задач для каждого инструмента — от финансового моделирования с расчетом NPV и IRR до построения LTM-аналитики и сценарного анализа. Отдельное внимание уделено VBA для автоматизации отчетов, созданию пользовательских форм и интеграции с другими приложениями.
Автор подчеркивает важность документирования, прозрачности и структурности решений, а также адаптации стека под конкретные задачи и цели специалиста. Приводятся советы по самообучению, управлению мотивацией и выбору ресурсов: документация, бесплатные видео, книги, GPT-ассистенты. Основная идея — не стремиться выучить все инструменты, а осознанно формировать стек, исходя из задач, и развивать навыки, которые реально ускоряют и улучшают работу.
Читайте также
Создаём пет-проект по аналитике с GitHub Actions: часть 2
LLM + 1С: почему чат-бот для учёта — плохая идея и как реализовать AI-шлюз через OData
Создание максимально стабильной автоматизированной торговой системы: от бэктеста до реального бота
Тестовый стенд с автономным ИИ-агентом QA для тестирования бэкенда: концепция и пример
Прогнозирование выручки через Retention, ARPU и LTV
- ETL-архитектура для финансового анализа: Эффективная аналитическая среда строится через разделение данных на уровни: raw (сырые данные), cleansed (очищенные), semantic (бизнес-модель). Такой подход позволяет упростить логику пересчётов, обеспечить повторяемость загрузок и повысить производительность BI-инструментов.
[Процессы обработки данных]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться