Язык программирования: Python Для работы Понимание работы с данными: как их импортировать, обрабатывать и визуализировать. Например, нужно знать, как создавать структуры данных (DataFrame и Series) для работы с табличными данными, группировать данные, рассчитывать финансовые метрики. Изучение структур данных: списков, массивов, методов списков для работы с данными. Освоение способов хранения и управления финансовыми данными для определения динамики Анализ сезонности — использование временных рядов для анализа трендов и прогнозирования, например, выручки по месяцам. Сценарный анализ — моделирование «что если»: например, как изменится прибыль при росте себестоимости на 10%. Оптимизация портфеля — с помощью библиотек, например, PyPortfolioOpt, можно создавать оптимальные портфели на основе исторических данных, ожидаемой доходности и риска. Оценка рисков — использование статистических методов для расчёта рисков, например, Value at Risk (VaR) и Conditional Value at Risk (CVaR).