Finantsjuhtimise andmetööriistad

Osalejad õpivad, kuidas koguda, puhastada ja struktureerida makro- ning ettevõttepõhist finantsandmestikku erinevatest allikatest, sh API-de kaudu. Fookuses on andmete kvaliteet, korrastamine ja ettevalmistus usaldusväärseks analüüsiks, kasutades tänapäevaseid tööriistu nagu Excel ja Python.

Käsitletakse statistilisi ja ökonomeetrilisi meetodeid (nt regressioon ja ajaaridad), mille abil analüüsida finantssuhteid ning tuvastada olulisi seoseid. Osalejad õpivad analüüsi tulemusi visualiseerima ja esitama arusaadavalt, kasutades Power BI-d ja Matplotlibi, et toetada tõenduspõhist finantsotsustamist.

Kursuse edukalt läbinu:

1. Kogub ja integreerib makromajanduslikke, tööstusharu - ja ettevõtte tasandi finantsandmeid erinevatest allikatest, sh API-de kaudu;

2.Omandab oskused finantsandmekogumite puhastamiseks, struktureerimiseks ja haldamiseks, et tagada nende täpsus ning analüütiline järjepidevus;

3.Rakendab statistilisi ja ökonomeetrilisi meetodeid (nt regressioonanalüüs ja sissejuhatav aegridade analüüs) finantssuhete uurimiseks;

4.Visualiseerib ja esitleb andmepõhiseid finantsülevaateid, kasutades Excelit, Power BI-d ja Pythoni (nt Matplotlibi);

5.Tõlgendab andmepõhise analüüsi tulemusi, et toetada tõenduspõhiste finants- ja äriotsuste tegemist;

6.Demonstreerib iseseisvat probleemilahendus- ja analüüsivõimet praktiliste andmeanalüüsi ülesannete kaudu

Kursuse edukas läbimine ja tunnistuse saamine eeldab aktiivset osalemist kontaktõppes, iseseisvate ülesannete sooritamist ning lõputöö esitamist.

• Kodutööd: Andmete hankimine API kaudu, andmepuhastus, esmane analüüs, regressioon- ja aegridade mudelite rakendamine.
• Lõpp-projekt: terviklik andmeanalüüs koos visualiseerimistega (Excel, Power BI, Python), näidates oskust finantsandmeid otsuste tegemiseks tõlgendada.
• Aktiivne osalemine: panus praktikatesse, aruteludesse ja tagasiside andmisse.

Õppetöö toimub EBS-i kaasaegses õppekeskkonnas Tallinnas, Lauteri 3.

Õppijatele on tagatud ligipääs mugavatele ja töötervishoiu nõuetele vastavatele õpperuumidele, raamatukogule ning e-õppeplatvormile Canvas.

Õppeprotsessi toetavad veebipõhised lahendused, nagu MS Teams või Canvas Conference. Koolimajas on õppijatele tasuta WiFi.

Kursustel rakendatakse tarkvaratööriistu nagu Excel, PowerBI ja Python (sh Pandas ja Matplotlib teegid). Õppijalt eeldatakse sülearvutit vähemalt 8GB muutmäluga (RAM) ning Microsoft Office’i (Excel kohustuslik), PowerBI Desktopi (tasuta) ja toimiva Python’i keskkonna olemasolu koos Pandas ja Matplotlib teekidega.