День добрый,подскажите люди знающие, есть задача создать сайт с нейросеткой, обученной подсказывать на основе определенных данных (типа узкоспециализированного чат gpt). Хочется работать через фрилансеров. Какие нужны специалисты для этого? Реально ли найти кого-то одного или нужно три специалиста -
1. разработка ai, кто создаст и обучит сеть на датасете
2. фронтенд - оформление сайта
3. бэкенд - прикрутит первые два пункта непосредственно к сайту
Я не сильно близок с этим всеп, очень нужен совет тех, кто понимает, понять кого искать для работы.
Сторонний бонус вопрос - русские фриланс биржи принимают оплату с иностранных карт?
Всем привет! Мои ученики активно учатся на ручных тестировщиков и я пробую создавать разные инструменты и подходы для освоения новой для них сферы.
Сегодня состоялся релиз первой версии телеграм бота для подготовки к собеседованиям, бот бесплатный, так что пользуйтесь и пишите фидбэк, кому будет интересно.
Впервые о том, как будут развиваться технологии в будущем, заговорили ещё во 2 веке нашей эры. И этим человеком считается сирийско-греческий писатель Лукиан Самосатский, написавший роман “Правдивая история”. В романе были описаны путешествие в открытый космос на корабле и межпланетная война за колонизацию Утренней звезды (Венеры).
Вот и как тебе такое, Илон Маск?
И вот уже потом подхватили научную фантастику, как жанр, писатели Жюль Верн, Рэй Брэдбери, Дуглас Адамс и другие. Потом подключились и режиссеры: Дени Вильнев, Ридли Скотт, Джей-Джей Абрамс… Перечислять имена других создателей и восхищаться их произведениями можно долго.
Вот и сегодня мы вспомним, появление каких из современных технологий писатели, режиссеры, исследователи предсказывали чаще всего и что из этого сбылось.
Умный Дом
Как представляли раньше:
Как выглядит сейчас:
В 1980-х годах люди начали говорить о том, что дом может стать "умным" — то есть использовать компьютеры и технологии для автоматизации задач и управления. Один из первых концептов умного дома был представлен в статье Джима Систэнда в журнале "Компьютеры и графика" в 1984 году. На тот момент идея осталась просто концепцией, потому что нужные технологии ещё не были разработаны.
С появлением интернета вещей (IoT) и развитием беспроводных технологий, умные дома стали реальностью в 21 веке. Теперь умный дом — это дом, который использует сенсоры, умные устройства и интернет для автоматизации и контроля. Вы можете управлять освещением, температурой, безопасностью и другими системами в вашем доме с помощью смартфона или голосовых команд.
Такие системы обеспечивают комфорт, безопасность и разумное энергопотребление в доме, делая жизнь более удобной и качественной. Сегодня умные дома становятся всё более доступными и распространёнными, и мы видим, как они интегрируются в повседневную жизнь людей по всему миру.
Летающие автомобили
Как представляли раньше:
Как выглядит сейчас:
Идея создания авто, способных летать, была представлена в научной фантастике ещё в середине 20 века. С развитием технологий авиации и электромобилей в наше время стали разрабатываться прототипы летающих автомобилей, хотя коммерческое использование этой технологии пока остается ограниченным.
Первый прототип летающего автомобиля был разработан компанией "Terrafugia", основанной в 2006 году американским инженером Карлом Дайкстра. Их модель под названием Transition была представлена в 2009 году и была первым автомобилем, способным превращаться из автомобиля в самолёт и обратно. Этот прототип предназначался для личного использования и имел возможность взлетать и приземляться на небольших аэродромах.
Сейчас китайская компания X-Peng Motors готовит к выходу новую модель электромобиля — стильный спорткар, который сможет не только ездить по дорогам, но и летать в воздухе. Предполагаемая стоимость составит около 1 миллиона юаней, что в пересчете по текущему курсу составляет примерно 11,1 миллиона рублей.
3D-принтеры
Как представляли раньше:
Как выглядит сейчас:
История 3D-принтеров началась в 1980-х годах. Одним из первых пионеров в этой области была компания 3D Systems, основанная Чаком Халлом. Они создали первый коммерчески доступный 3D-принтер под названием "Аппарат для производства трехмерных объектов методом стереолитографии" (SLA) в 1986 году. Затем в 1992 году компания Stratasys выпустила первый прототип фьюзорной депозиционной моделировочной (FDM) технологии 3D-печати.
Сейчас 3D-принтеры применяются везде: прототипирование, производство, медицина, архитектура и даже космическая индустрия! Они позволяют создавать сложные детали, индивидуальные изделия и прототипы быстро и сравнительно недорого.
Технология 3D-печати продолжает развиваться, и с каждым годом появляются новые материалы, методы и применения, что делает ее одной из наиболее захватывающих и перспективных областей в мире инженерии и дизайна.
Нейросети и Машинное Обучение
Как представляли раньше:
Как выглядит сейчас:
Истоки нейросетей и технологий ML восходят к 1943 году, когда Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс представили модель искусственного нейрона, которая послужила основой для развития нейронных сетей. В 1957 году Фрэнк Розенблатт создал перцептрон, одну из первых моделей нейронной сети, способную обучаться на основе обратной связи.
Сегодня нейросети и ML находятся в центре внимания в IT-индустрии. С развитием вычислительных мощностей и больших объемов данных они стали доступны для решения широкого спектра задач: от распознавания образов и обработки естественного языка до управления автономными системами и принятия решений в реальном времени. ML-инженеры, специализирующиеся на разработке и применении алгоритмов машинного обучения, в настоящее время являются одними из самых востребованных специалистов в IT-сфере. Их работа позволяет создавать инновационные продукты и решения, которые изменят нашу жизнь и бизнес-процессы в любой отрасли.
Virtual Reality (VR)
Как представляли раньше:
Как выглядит сейчас:
Идея виртуальной реальности (VR) зародилась еще в середине 20 века. Разработки были, но самого термина не существовало. Наиболее значительный вклад в ее развитие внес Джарон Ланье в начале 1980-х годов. Он создал термин "виртуальная реальность" и разработал первые системы виртуальной реальности, такие как манипулятор DataGlove и первый коммерческий VR-шлем EyePhone. Эти устройства позволяли пользователям взаимодействовать с виртуальным миром через сенсорные и визуальные интерфейсы.
Сегодня VR-технология является актуальной благодаря своему потенциалу в различных областях. В играх это открывает новые возможности для иммерсивного гейминга и виртуального туризма. В образовании VR может быть использована для создания интерактивных учебных сред, позволяющих студентам исследовать сложные концепции в более увлекательной форме. В медицине — для тренировки хирургов, реабилитации пациентов и даже лечения фобий.
Также VR используется в архитектуре, дизайне, военной симуляции и многих других областях. Перспективы развития связаны с улучшением технологий визуализации, созданием более доступных и удобных устройств виртуальной реальности, а также расширением ее применения в новые сферы, где она может значительно улучшить опыт человека.
AI-дроны
Как представляли раньше:
Как выглядит сейчас:
Идея дронов с искусственным интеллектом присутствовала в научной фантастике и концепциях инженерии уже давно. Хотя 100 лет назад конкретно о такой технологии, как AI-дроны, не говорили, но в истории аэрокосмической индустрии существовали предпосылки для развития этой идеи. К примеру, в работах пионеров авиации, таких как Никола Тесла и Леонардо да Винчи, можно найти прототипы беспилотных летательных аппаратов.
Зато сейчас ИИ-дроны становятся все более актуальными и развитыми. Искусственный интеллект позволяет дронам принимать решения на основе анализа данных с датчиков и камер, обучаться на ходу, улучшать свою производительность и даже взаимодействовать с окружающей средой и другими дронами. Это делает их более автономными и эффективными в выполнении различных задач, таких как доставка грузов, наблюдение и патрулирование, аэрофотосъемка и даже поиск и спасение людей.
Роботы-хирурги
Как представляли раньше:
Как выглядит сейчас:
Идея использования роботов в хирургии впервые пришла в начале 20-го века, когда были разработаны первые прототипы медицинских роботов. Но их реальное внедрение началось лишь в конце 20-го — начале 21-го века благодаря совершенствованию технологий робототехники и искусственного интеллекта.
Один из первых успешных примеров роботизированной хирургии — это система Da Vinci, разработанная компанией Intuitive Surgical в начале 2000-х годов.
В 2024 году NASA планирует отправить робота-хирурга MIRA на МКС. MIRA — робот для внутренних операций, созданный в Virtual Incision совместно с Университетом Небраски. Под руководством профессора Фарритора его разрабатывали более 20 лет. В 2023 году он использовался при операции на толстой кишке через один разрез.
В ходе предстоящего полёта на орбиту инженеры хотят изучить особенности работы машины в условиях невесомости. В перспективе — через 50 или 100 лет — роботы вроде MIRA должны войти в стандартную комплектацию космического корабля на тот случай, если, к примеру, у одного из членов экипажа начнётся аппендицит.
Нейрокомпьютерные интерфейсы
Как представляли раньше:
Как выглядит сейчас:
В научной фантастике часто рассказывали о технологиях, позволяющих управлять компьютером только силой мысли. Сегодня такие интерфейсы уже существуют и используются, в основном, в медицине и исследованиях.
В 2024 году Neuralink впервые вживила в мозг человека специальное устройство, позволяющее управлять компьютером с помощью мыслей. Операция прошла успешна, ведь на данный момент первый испытуемый чувствует себя отлично, играя в игры действительно силой мысли.
В ходе исследования Neuralink применяет робота, который хирургическим путем вводит устройство интерфейса "мозг-компьютер" в участок мозга, ответственный за движения.
Домашние роботы
Как представляли раньше:
Как выглядит сейчас:
В 1960-е годы в фильмах можно было увидеть различные идеи роботов и автоматизации, но роботы-помощники в домашнем хозяйстве не были столь распространены. Некоторые фильмы того времени, такие как "Метрополис" (1927) Фрица Ланга или "Запретная планета" (1956) Фреда М. Уилкокса, изображали роботов. Правда, в ином контексте: они выполняли другие функции, не связанные с помощью в бытовых делах.
Первым коммерчески доступным роботом-помощником по дому был Unimate, созданный компанией Unimation в 1961 году. Этот робот был предназначен для выполнения задач на производстве, таких как поднятие и перемещение тяжелых предметов. Он не был таким, как современные роботы-помощники по дому, но его появление заложило основу для развития этой технологии в дальнейшем.
Никто не видит в вашем стартапе потенциал к миллиардному бизнесу? Не беда, ведь ваш продукт может оказаться полезен крупной корпорации за счет аудитории, что вы собрали.
🎧 Подкаст «Стартап-секреты»: Сезон 3, выпуск 12
В гостях у меня Дмитрий Литвинов, серийный предприниматель, создатель 47 проектов, 20 из которых были запущены им как основателем, а 27 – по найму. И это все за 24 года!
Детально обсудили, как Дима с командой создали, развили и продали стартап BandLink – инструмент для комплексного продвижения творчества артистов. Продан он был как вы поняли Яндексу.
Темы и тайм-коды на YouTube:
0:00 Интро и знакомство с Димой, который запустил 47 проектов и продал один из них Яндексу
5:10 Почему Дима выбрал «бедных музыкантов» в качестве целевой аудитории стартапа
9:25 Дима про первые оплаты и разворот от фантазий к реалиям музыкального рынка
Поддержать подкаст можно на официальной страничке 🙏
На сайте подкаста «Стартап-секреты» вы найдете все выпуски с возможностью фильтровать по интересующей вас теме, например, «Запуск стартапа», «B2B-проекты», «Инвестиции» или «Глобальные рынки».
Кластеризация относится к задаче разделения набора данных на группы (кластеры) таким образом, чтобы объекты внутри одного кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров.
Кластер содержит набор схожих элементов, которые нужно раскидать по группам в процессе последующего анализа. Зачастую кластерный анализ проводится в тех случаях, когда мы уверены, что все элементы можно как-то сгруппировать. Но предварительно не знаем, по каким признакам это можно сделать.
Мы открываем космос, а не заранее предписываем, как должны выглядеть звезды или галактики.
В отличие от классификации, в кластеризации метки классов не предоставляются, и алгоритмы кластеризации должны самостоятельно определить структуру данных. Главная цель кластеризации — выделить скрытые структуры в данных. Алгоритмы кластеризации идут под методы "k-средних", иерархической кластеризация, DBSCAN ну и так далее.
А вот классификация — задача прогнозирования меток классов для новых экземпляров данных на основе обучающего набора, в котором каждый экземпляр данных имеет уже известную метку класса. Короче говоря, нужно проводить предварительную разметку, распределить все данные по классам.
Задача “классификации” — найти функцию, которая отображает входные данные в заданные классы. Алгоритмы классификации строятся с использованием маркированных данных. Мы уже знаем, по каким признакам будем делить объекты в данных.
Итого:
В классификации имеются явно определенные метки классов для каждого обучающего примера, в то время как в кластеризации метки классов отсутствуют.
Цель классификации — предсказать класс нового экземпляра данных, тогда как цель кластеризации — выделить группы схожих объектов без предварительно определенных классов.
В классификации используются методы обучения с учителем, тот же метод опорных векторов, в то время как в кластеризации применяются методы обучения без учителя.
Звучит страшно. Мульти, модальное, так еще и программирование. Технически, такой подход в ML включает в себя разработку приложений с поддержкой нескольких модальностей ввода и вывода: аудио, видео, текст и даже голоса — все эти данные объединяются и прогоняются через алгоритмы машинного обучения.
Хорошим примером тут может послужить CLIP, которая соотносит изображение и подпись к ней, ее продвинутый аналог VQGAN, квантованная генеративная адвесариальная сеть, которая создает изображения.
Работая вместе, VQGAN генерирует изображение, а CLIP выступает как ранжировщик, оценивая насколько хорошо изображение подходит тексту. Тот же Siri от Apple, Google Assistant и Amazon Alexa — примеры мультимодальных ИИ, так как им приходится взаимодействовать и с голосом пользователя, и его текстовыми запросами. В E-commerce может стоять классификатор продуктов, учитывающий и их названия, и внешний вид.
Очевидно, что у мультимодальных нейросетей много применений — это могут быть все нейросети, где задействуется два и более типа данных. Мы также нашли датасет CMU-MOSEI с аудио и видео тысячи спикеров на ютубе.
Но Microsoft, Apple, OpenAI и другие компании все равно остаются на стороне одномодальных моделей, ведь зачастую невозможно выделить адекватное представление аудио через текст, а также провести адекватное совместное обучение из-за проблем перевода данных из одной модели в другую, например, как в случае перевода обработанной информации с компьютерной томографии и МРТ.
В обучении обычно применяются два типа по времени слияния данных: раннее и позднее. В первом случае данные объединяются задолго до этапа принятия решения нейронкой и обучаются вместе, во втором — слияние проходит только в самом конце, а дополнительные нейронки обучаются на датасетах независимо.
Что такое random_state в машинном обучении? Зачем нужен этот парметр и как его выбрать? А что вообще общего у числа 42 с культовой книгой “Автостопом по галактике”? И разве случайности не случайны?..
Что такое random_state и как его настройка влияет на обучение моделей?
Возможно, многие из вас уже слышали о параметре random_state, особенно если вы сейчас погружаетесь в ML-разработку. Или вы уже пробовали работать с этим параметром, разбивая набор данных на обучающую и тестовую выборки.
Если же забыли или сейчас столкнулись с randome_state впервые, рассказываем, что это такое.
Параметр `random_state` в ML-разработке обычно используется для установки начального состояния генератора случайных чисел. Этот параметр часто встречается в алгоритмах машинного обучения, которые включают случайные элементы. Например, инициализация весов модели, разделение данных на обучающий и тестовый наборы, случайная инициализация параметров и т. д.
Представьте, что вы выполняете задание, в котором нужно использовать случайные числа. Например, вы разделяете данные на обучающую и тестовую выборки, и вам нужно случайным образом выбрать часть данных для обучения и часть для тестирования модели.
`random_state` — это как начальное число, которое указывает компьютеру, как начать генерацию случайных чисел. Если вы каждый раз используете одно и то же значение `random_state`, то каждый раз, когда вы запускаете эксперимент, вы будете получать те же самые случайные числа. Это помогает сделать ваше исследование воспроизводимым. То есть каждый раз, когда вы запускаете эксперимент с одним и тем же `random_state`, вы получаете те же самые результаты.
Почему это важно?
Предположим, что у вас есть модель, которая дает вам хорошие результаты на определенном наборе данных. Вы хотите сравнить ее с другой моделью или настройками. Если вы используете один и тот же `random_state`, то обе модели будут тестироваться на тех же самых данных, что позволит вам честно сравнивать их результаты.
random_state = 0 or 42 or none
Чаще всего люди устанавливают значение random_state на 0 или 42. Но вы знаете, почему это так?
Простота запоминания
Числа 0 и 42 довольно легко запомнить, поэтому они часто используются как стандартные значения для `random_state`.
Распространенность
Эти числа стали популярными благодаря их частому использованию в примерах и обучающих материалах. Честно говоря, многие останавливаются на этих значениях, даже если они не понимают их смысла.
Теперь давайте рассмотрим каждое число отдельно:
- 0 — часто используемое значение, потому что оно приводит к одинаковым результатам при каждом запуске программы, что удобно для проверки и воспроизводимости экспериментов.
- 42 — это число стало популярным после того, как стало известно, что автор Дуглас Адамс использовал его в своей книге "Автостопом по галактике" как ответ на вопрос о смысле жизни, вселенной и всего такого. В итоге эта сцена стала культовой, поэтому теперь это число часто используется в качестве самого простого способа установить `random_state`.
Таким образом, когда люди говорят о том, что чаще всего используют числа 0 или 42 для `random_state`, они обычно имеют в виду, что это стандартные значения, которые многие выбирают из привычки, не всегда понимая, почему именно эти числа используются.
Что такое random_state?
В библиотеке Scikit-learn этот параметр управляет перетасовкой данных перед их разделением. Мы используем его в функции train_test_split для разделения данных на обучающую и тестовую выборки.
Он может принимать следующие значения:
1. Нет (по умолчанию). Если не указано значение, то используется глобальный экземпляр случайного состояния из библиотеки numpy.random. Если мы вызываем функцию с random_state=None, то каждый раз получаем разные результаты.
2. Целое число. Установка любого значения из целого числа для random_state дает один и тот же результат при каждом выполнении программы. Изменение значения random_state приведет к изменению результата.
Важно помнить, что random_state не может быть отрицательным числом!
Как это работает?
Допустим, у нас есть набор из 10 чисел, от 1 до 10. Теперь, когда мы хотим его разделить на обучающую и тестовую выборки, мы решаем, что размер тестовой выборки должен составить 20% от всего набора данных.
Получается, что в обучающем наборе будет 8 чисел, а в тестовом — 2. Это важно для того, чтобы каждый раз получать одинаковые результаты при запуске кода. Если мы не перетасуем данные, то каждый раз будем получать разные выборки. А это может некачественно сказаться на обучении модели.
Немного подробнее: когда мы устанавливаем значение `random_state` для наших случайных процессов, мы фактически фиксируем начальное состояние генератора случайных чисел. Это гарантирует, что каждый раз, когда мы запускаем наш код с тем же значением `random_state`, то получаем одинаковый набор случайных чисел. И в нашем случае, когда мы используем этот `random_state` для разделения данных на обучающий и тестовый наборы, мы получаем одинаковое разделение каждый раз, когда запускаем код.
На картинке ниже показано, как это работает:
Давайте разберемся в одном важном моменте. Многие люди используют значение random_state = 42. На изображении выше видно, что при установке random_state равным 42, мы получаем один и тот же фиксированный набор данных, который был перетасован. Это означает, что каждый раз, когда мы устанавливаем random_state равным 42, мы получаем один и тот же перетасованный набор данных.
Таким образом, число 42 не обладает особым значением для random_state.
Давайте посмотрим, как это можно использовать для разделения набора данных
Здесь мы используем набор данных о качестве вина и модель линейной регрессии. Делаем просто, потому что наша основная цель — это random_state, а не точность.
Использование random_state при разделении
В представленном выше коде для random_state равного 0, mean_squared_error составила 0.384471197820124. Если мы попробуем разные значения для random_state, то каждый раз получим разные ошибки.
Для random_state = 1, mean_squared_error равна 0.38307198158142.
Для random_state = 69, mean_squared_error равна 0.47013897077423.
Для random_state = 143, mean_squared_error равна 0.42062134425032.
Сколько вообще возможных случайных состояний бывает?
Проведем эксперимент, чтобы определить, сколько различных комбинаций данных мы можем получить, переставляя исходный набор.
1. Мы берем набор из 5 чисел от 1 до 5.
2. Далее разделяем этот набор данных на обучающие и тестовые данные 2000 раз, используя значения random_state от 1 до 2000. Каждое значение random_state создает новую случайную последовательность разделения данных.
В итоге у нас будет список из 2000 перетасованных наборов данных, каждый полученный с использованием разного значения random_state.
Из всех этих перетасованных наборов данных только 120 окажутся уникальными. Это означает, что при использовании исходного набора данных из 5 чисел мы можем получить всего 120 различных комбинаций, переставляя их.
Установка значения random_state в диапазоне от 0 до 119 позволит нам получить одну из этих 120 уникальных комбинаций данных при каждом запуске алгоритма.
Эти выводы можно объяснить так:
Короче говоря, это про факториалы. При использовании набора данных из 5 чисел и их перестановкой, мы фактически создаем комбинации, а количество уникальных комбинаций, как можно заметить, равно факториалу числа 5, то есть 5! = 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 120.
Использование параметра `random_state` в этом контексте подобно выбору одной из 120 уникальных комбинаций данных. Каждое значение `random_state` соответствует одной из перестановок чисел, и они будут однозначно связаны с числами от 0 до 119, что совпадает с индексами возможных комбинаций факториала числа 5.
Этот эксперимент помогает нам понять, как параметр `random_state` влияет на разделение данных и на результаты моделирования в машинном обучении, потому что он определяет начальное состояние генератора псевдослучайных чисел. При разделении данных на обучающий и тестовый наборы с использованием `random_state` мы фиксируем последовательность случайных чисел, которая влияет на способ разделения данных.
Этот параметр важен, потому что он обеспечивает воспроизводимость результатов: при одном и том же значении `random_state` мы получаем одинаковую разбивку данных, что позволяет повторно воспроизвести эксперимент и проверить результаты моделирования. И именно таким образом, понимание того, как работает `random_state`, помогает нам контролировать случайность в нашем анализе данных и сделать его более надежным и воспроизводимым.
Зачем нам это нужно?
Давайте разберемся с random_state в контексте прогнозирования цен на жилье. Представьте, у нас есть данные о жилье, и по мере движения сверху вниз по этим данным, у нас становится либо больше комнат, либо увеличивается площадь квартир. Это то, что мы называем данными о смещении.
Теперь, если мы просто разделим наши данные без перетасовки, это даст нам неплохую производительность при обучении, но когда дело доходит до тестирования, она может быть не очень. Поэтому мы и используем перетасовку данных. Вот где random_state приходит на помощь!
Когда мы делим данные, то хотим, чтобы результаты каждый раз были одинаковыми. То есть, если мы перезапустим код, мы получим те же самые данные для обучения и тестирования, что и раньше.
Разные значения random_state могут дать нам разную производительность.
Например, разные значения random_state дают разные значения mean_squared_error.
Это означает, что если вы выберете случайное значение random_state, и вам повезет, то вы сможете свести к минимуму количество ошибок для этого значения.
Да и в других аспектах машинного обучения random_state пригодится. Например:
KMeans
В алгоритме KMeans параметр random_state определяет, как генерируются случайные числа для инициализации центроидов. Мы можем использовать целое число для того, чтобы сделать процесс генерации случайных чисел предсказуемым. Это полезно, когда нам нужно создавать одинаковые кластеры каждый раз.
Случайный лес
В классификаторе случайного леса и в модели регрессии параметр random_state контролирует начальное случайное состояние выборок, используемых при построении деревьев, и выборку объектов, учитываемых при поиске наилучшего разделения в каждом узле.
Дерево решений
В классификаторе дерева решений или регрессии, когда мы ищем наилучшие признаки для разделения узлов, тоже стоит задать параметр random_state. Этот определяет структуру дерева и гарантирует воспроизводимость результатов.
Ну, вот и всё, что вам нужно знать о random_state!
В этой статье сравниваем ТОП-15 лучших обучающих онлайн-курсов финансового моделирования (в т.ч. в Excel, подходят для начинающих с нуля и продвинутых специалистов) + рассматриваем бесплатные курсы.
Финансовое моделирование — это процесс создания аналитической модели, которая описывает денежные потоки и финансовые результаты организации или проекта в будущем. Оно используется для прогнозирования доходов, расходов, прибыли, оценки инвестиций и принятия финансовых решений. Финансовые модели могут быть сложными и включать множество переменных или простыми, но они всегда ценны для планирования и анализа финансовых стратегий.
Информация о курсе: стоимость — 5 577 ₽ / мес. в рассрочку на 12 месяцев, длительность курса 1 месяц
Вы узнаете, как разрабатывать финансовые модели для компаний из различных секторов и освоите навыки по созданию такой модели для вашего бизнеса. Вы сможете эффективно управлять финансами и прогнозировать развитие вашей компании.
В этом курсе вы приобретете следующие навыки:
Составление финансовой отчетности: научитесь формировать три основных типа отчетности, учитывая МСФО и РСБУ.
Оценка инвестиций: освоите разные методы оценки инвестиций и сможете принимать обоснованные решения на их основе.
Анализ финансового состояния компании: научитесь прогнозировать доходы и расходы, а также оценивать эффективность инвестиций.
Оценка качества финансовой модели: поймете, как определить устойчивость, масштабируемость, гибкость и удобство использования финансовой модели.
Создание финансовых моделей для разных отраслей: изучите особенности финансового моделирования в различных сферах, от розничной торговли до строительства.
Расчет экономических показателей: поймете взаимосвязь между финансовой моделью и управленческим учетом, а также научитесь оценивать риски.
Содержание курса включает следующие разделы:
Введение в финансовое моделирование
Основные принципы финансового моделирования
Вводные данные для модели
Выполнение финансовых расчетов в модели
Составление финансовой отчетности
Финансовый анализ
Финансовое моделирование для привлечения финансирования
Оценка инвестиций
Анализ чувствительности и сценарный анализ
Использование макросов VBA в финансовых моделях.
Кроме того, вы можете изучать особенности финансового моделирования в разных отраслях, выбирая соответствующие модули из следующего списка:
Информация о курсе: стоимость — 90 000 ₽ или рассрочка на 24 месяца — 3 948 ₽ / мес., длительность курса 6 месяцев
Вы приобретете новые навыки, которые помогут вам развиваться в своей профессии и достичь карьерного роста. Вы научитесь оценивать финансовое состояние компании, создавать финансовые модели и готовить управленческую отчетность. В процессе обучения вы также выполните шесть реальных бизнес-задач и сможете включить их в ваше портфолио.
Программа обучения включает следующие модули:
Основы бухгалтерского учета
Анализ финансовой информации
Методы финансового анализа
Комплексный анализ финансовой информации
Оборотный капитал
Управленческий учет и отчетность
Бюджетирование и планирование
Оценка и анализ рисков
Инвестиционный анализ
Финансовое моделирование
Инструменты финансового анализа
Навыки мягких навыков (soft skills)
Итоговый проект: разработка финансовой стратегии компании.
Дополнительные бонусные модули включают:
Google Таблицы для начинающих: обучение работе с данными, создание сводных таблиц и диаграмм.
Основы работы в Excel: освоение базовых функций Excel для более эффективной работы с данными.
Google Slides: изучение интерфейса программы и создание презентаций.
После завершения курса вы будете владеть следующими навыками:
Анализ финансовой отчетности
Быстрый анализ баланса
Управление денежными потоками бизнеса
Создание финансовых моделей
Оценка финансового состояния компании
Прогнозирование развития бизнеса
Управление оборотным капиталом
Управление денежными потоками
Знание управленческого учета
Проведение анализа фактических и плановых данных
Составление бюджетов
Оценка и анализ рисков
Проведение инвестиционного анализа.
Вы также освоите следующие инструменты: Excel, Google Sheets, Google Slides, Power BI, финансовая модель, отчет о движении денежных средств, бухгалтерский баланс и отчет о финансовых результатах.
Информация о курсе: стоимость — 3 075 руб. / мес. в рассрочку на 12 месяцев
Вы освоите навыки создания финансовых моделей с нуля, которые позволят вам анализировать финансовое состояние компании и ее потенциал для роста. Вы научитесь проводить план-факт анализ и оценивать бизнес, используя различные методы, включая метод дисконтированных денежных потоков (DCF). Эти навыки позволят вам продвигаться на карьерной лестнице и создавать финансовые модели для вашей собственной компании.
Что вы узнаете:
Создание комплексных финансовых моделей в соответствии с стандартами FAST.
Определение факторов роста операционной прибыли.
Выявление и оценка рисков.
Оценка чувствительности прибыли к изменениям рыночных условий.
Оценка компании с использованием метода дисконтированных денежных потоков (DCF).
Проведение план-факт анализа.
Программа обучения включает в себя следующие этапы:
Основы финансового моделирования.
Стандарты финансовой модели (FAST).
Использование функций Excel для финансового моделирования, таких как МИН/МАКС, логические операторы, проверка данных, функция ВПР и вкладка "Разработчик".
Практические задания в Excel, охватывающие функции, используемые в финансовом моделировании.
Создание комплексной модели для производственной компании в формате бизнес-кейса.
Методы создания таблиц чувствительности.
Расчет налога на прибыль.
Распространенные ошибки при создании финансовых моделей.
Еще один бизнес-кейс, фокусирующийся на финансовом моделировании.
Основы финансового моделирования для бизнеса.
Прогнозирование операционных показателей, таких как выручка и OPEX, а также расчет CAGR и использование сценариев и функции ВЫБОР.
Анализ и создание финансовой отчетности, включая прогноз ОДДС, ОПУ и баланс.
Прогнозирование капитальных затрат (CAPEX).
Расчет стоимости капитала (WACC).
Оценка бизнеса с использованием метода DCF и анализ чувствительности.
Оценка бизнеса с использованием сравнительного подхода: метод анализа компаний-аналогов, метод сделок и метод отраслевых коэффициентов.
Оценка бизнеса методом затрат: затратный метод, метод чистых активов и метод замещения.
Расчет общей стоимости компании.
Практическое задание в Excel: адаптация финансовой модели для учета кредитов и субсидий.
Бизнес-кейс: создание финансовой модели для автодилера с использованием метода DCF.
Оценка инвестиционных проектов с использованием IRR, XIRR, NPV и XNPV.
План-факт анализ.
Стратегическая финансовая модель для управления финансами компании.
Информация о курсе: стоимость — 63 000 ₽ или рассрочка на 24 месяца — 2 624 ₽ / мес.
Получите профессиональные навыки создания финансовых моделей в Excel для оценки финансового состояния компаний в различных сферах экономики и анализа перспектив их роста. Вы освоите процесс составления финансовой отчетности и проведения план-фактного анализа. Также вы научитесь оценивать компании с использованием различных методов, включая метод дисконтированных денежных потоков (DCF). Эти навыки позволят вам стремиться к повышению в должности или эффективно управлять своим собственным бизнесом.
Программа обучения включает в себя следующие этапы:
Введение в финансовый учет и анализ.
Изучение налоговой системы в России.
Освоение корпоративных финансов.
Создание базовых финансовых моделей.
Подготовка к экзамену по финансовому моделированию (AFM).
Продвинутое и отраслевое финансовое моделирование.
Финансовые модели для малого бизнеса.
Общие принципы математики.
Развитие навыков работы в Excel.
Изучение экономических аспектов.
Подготовка и выполнение тестовых заданий для позиций в сфере финансов.
Создание финансовых моделей для малых предприятий.
Способность самостоятельно создавать финансовые модели с нуля, без зависимости от консультантов, экспертов или стандартных шаблонов из Интернета.
Понимание причин, по которым стандартные шаблоны финансовых моделей из сети не всегда подходят к вашей конкретной ситуации.
Навык быстрого создания экспресс-моделей для оценки новых идей и концепций.
Умение объединять финансовые модели различных проектов и направлений в одном комплексе.
Не перегружать финансовые модели избыточными показателями, коэффициентами и графиками, которые не имеют практической ценности.
Работа с гибким бюджетом, основанным на финансовой модели, который позволяет адаптировать планы под изменяющиеся обстоятельства.
Переход от страха перед неопределенностью будущего к уверенности, благодаря предварительному тестированию финансовой модели и возможности выбора оптимальных решений для вашего бизнеса.
Информация о курсе: стоимость — 90 000 ₽ или рассрочка — 16 000 ₽ / месяц
План обучения включает:
Бесплатное вступительное занятие, во время которого вы ознакомитесь с финансовой аналитикой и определите, соответствует ли она вашим интересам и навыкам. На заключительном этапе этого модуля, вы сами сможете составить отчеты и бюджет компании, провести анализ различий между фактическими и плановыми показателями, а также усовершенствовать бюджетное планирование с помощью финансовой модели.
Основы управленческого учета и подготовки отчетности.
Обучение бюджетированию и проведению анализа фактических и плановых данных.
Изучение финансового моделирования.
Завершение обучения выполнением дипломного проекта.
Информация о курсе: стоимость — 40 000 ₽ или рассрочка на 6 месяцев — 6 667 ₽ / месяц
Вы приобретете навыки оценки эффективности инвестиций и способность прогнозировать будущее развитие бизнеса, используя разработанную модель. Вы сможете не только читать формулы, но и понимать логику бизнес-процессов.
Что вы изучите:
Вы научитесь создавать финансовые модели разной сложности с нуля, следуя определенному алгоритму.
Узнаете, как искать и вводить важные параметры модели, обеспечивая ее достоверность.
Сможете проводить финансово-экономические расчеты в Microsoft Excel.
Создадите три формы прогнозной отчетности, основанные на результатах моделирования.
Освоите анализ чувствительности и сценарий, интерпретируя их результаты.
Разработаете надежные, понятные и эффективные финансовые модели.
Овладеете различными методами анализа внутри модели и сможете объяснить их выводы.
Научитесь создавать простые макросы для автоматизации работы с моделью.
Структура курса включает:
Основы финансового моделирования.
Методологию создания финансовых моделей.
Практическое применение финансовых моделей.
Завершение обучения и подготовка к финальной аттестации.
Информация о курсе: стоимость — 16 990 ₽ — 30 800 ₽
Данный курс предоставляет фундаментальные знания и навыки, необходимые для понимания основных концепций и принципов финансового моделирования. Он также рассматривает разнообразные стандарты и методы моделирования, которые применяются в контексте моделирования бизнес-процессов.
Структура программы курса включает в себя следующие разделы:
Определение финансовой модели и области ее применения.
Изучение стандартов и рекомендаций по созданию финансовой модели.
Анализ структуры финансовой модели, учитывая конкретные задачи и типы бизнеса.
Практический кейс по финансовому моделированию для закрепления полученных знаний.
В ходе данного курса вы приобретете глубокое понимание финансового моделирования и разовьете ценные навыки, которые помогут вам оценивать бизнес и прогнозировать его развитие. По окончании курса вы сможете не только анализировать финансовые показатели, но и принимать обоснованные финансовые решения, что сделает вас более компетентным и уверенным в управлении бизнесом.
Программа курса включает в себя следующие разделы:
Основные принципы создания финансовых моделей.
Практическое понимание и применение бизнес-планов, финансовых моделей, бюджетов и инвестиционных планов.
Структура и последовательность построения финансовой модели.
Способы сбора информации для создания финансовой модели.
Интеграция концепции юнит-экономики в финансовую модель.
Применение метода прямой себестоимости в финансовом моделировании.
Создание модели текущей деятельности с учетом всех видов расходов и нагрузок.
Правила моделирования ключевых инвестиций и расходов.
Разработка плана денежных потоков.
Расчет потребности в финансировании и моделирование взаимодействия с инвесторами и кредиторами.
Управление рисками и доходностью.
Оценка ключевых инвестиционных показателей с использованием метода дисконтированных денежных потоков (DCF).
Внедрение элементов управленческого учета и адаптация стандартных форм финансовой отчетности.
Детализация управленческих разрезов модели и избегание типичных ошибок.
Практическое создание финансовой модели.
Практикум по расчету финансовой модели для разных вариантов.
Тестирование и анализ финансовой модели для принятия управленческих решений.
Динамическое моделирование и демонстрация различных сценариев развития бизнеса.
Рассмотрение доходности продуктов и управление доходностью модели.
На бесплатном занятии вы получите следующие знания:
Определение финансового моделирования Вы изучите этапы процесса финансового моделирования и поймете, какие данные необходимы для успешного построения функционирующей модели.
Принципы построения финансовой модели Эксперт расскажет о ключевых показателях финансовых моделей и продемонстрирует, как их эффективно создавать.
Практические аспекты У вас будет возможность задать вопросы опытному практикующему эксперту, который разработал более 3 500 финансовых моделей.
Всего за 2 часа вы освоите следующие ключевые аспекты:
Программа обучения:
Оценка бизнеса в течение 60 минут Мы предоставим краткий и информативный обзор методов оценки бизнеса, включая публичные компании и инвестиционные проекты.
Структура финансовой модели Вы узнаете о структуре финансовых моделей, научитесь прогнозировать выручку, расходы и капитальные вложения.
Управление оборотным капиталом и расчет стоимости капитала Мы продемонстрируем, как эффективно прогнозировать оборотный капитал, рассчитывать свободный денежный поток и определять стоимость капитала компании.
Расчет стоимости бизнеса Вас ожидают расчеты стоимости компании, анализ чувствительности этой стоимости к различным факторам, и, в конечном итоге, проверка и подтверждение результатов вашей финансовой модели.
Финансовое моделирование — это процесс создания абстрактных представлений или моделей, которые отражают финансовые аспекты какой-либо системы, компании, проекта или инвестиции. Эти модели используются для анализа финансовых данных, прогнозирования будущих результатов и принятия финансовых решений.
Основные цели финансового моделирования включают:
Прогнозирование: моделирование позволяет прогнозировать финансовые результаты в будущем на основе текущих данных и различных сценариев развития событий.
Принятие решений: финансовые модели используются для анализа различных финансовых стратегий и вариантов инвестиций, что помогает принимать обоснованные решения.
Оценка рисков: финансовое моделирование также позволяет оценивать риски, связанные с разными финансовыми решениями, и анализировать, как изменения в различных переменных могут повлиять на финансовые результаты.
Планирование: моделирование помогает в создании бюджетов и финансовых планов, а также в управлении долгосрочными стратегиями и целями компании.
Финансовое моделирование может включать в себя использование различных математических и статистических методов, а также программ и инструментов для создания и анализа моделей. Это важный инструмент для финансовых аналитиков, инвесторов, менеджеров и других профессионалов, работающих с финансовыми данными и принимающих финансовые решения.
Кто занимается финансовым моделированием?
Финансовым моделированием занимаются различные категории профессионалов в области финансов и бизнеса. Вот несколько категорий специалистов, которые активно занимаются финансовым моделированием:
Финансовые аналитики: финансовые аналитики работают над анализом финансовых данных, составлением прогнозов и созданием финансовых моделей для оценки производительности компании и принятия финансовых решений.
Финансовые менеджеры: финансовые менеджеры используют финансовое моделирование для разработки бюджетов, стратегического планирования и управления финансами компании.
Инвестиционные аналитики: инвестиционные аналитики используют финансовое моделирование для анализа инвестиционных возможностей, оценки рисков и определения ценности активов.
Консультанты по финансовому моделированию: это специалисты или фирмы, которые предоставляют услуги по созданию и анализу финансовых моделей для клиентов, включая компании, инвесторов и государственные организации.
Финансовые аналитики в инвестиционных банках: в инвестиционных банках существует специальное подразделение, которое занимается анализом и моделированием финансовых данных для различных корпоративных и инвестиционных целей.
Управляющие фондами: управляющие фондами используют финансовое моделирование для принятия решений по портфельному управлению, определения стратегий инвестиций и оценки рисков.
Бизнес-аналитики: бизнес-аналитики могут использовать финансовое моделирование для оптимизации бизнес-процессов, прогнозирования продаж и управления ресурсами.
Эти профессионалы могут использовать различные инструменты и программные платформы для создания и анализа финансовых моделей, такие как Microsoft Excel, специализированные финансовые программы, языки программирования и математические пакеты. Финансовое моделирование является важным инструментом для принятия стратегических и финансовых решений в различных сферах бизнеса и финансов.
Что входит в финансовую модель?
Финансовая модель включает в себя различные элементы и переменные, которые используются для анализа финансовых данных и прогнозирования результатов. Важные компоненты финансовой модели могут варьироваться в зависимости от конкретных целей и контекста, но обычно включают следующие основные элементы:
Доходы: это включает в себя все источники доходов компании или проекта. Это могут быть продажи товаров или услуг, проценты от инвестиций, лицензионные платежи и так далее. Доходы могут быть разбиты на различные категории и источники.
Расходы: расходы представляют собой все издержки, связанные с ведением бизнеса или реализацией проекта. Они включают в себя затраты на сырье, оплату труда, амортизацию, налоги, проценты по кредитам, маркетинг, административные расходы и другие операционные расходы.
Капитальные затраты: это расходы, связанные с приобретением и обновлением активов, таких как здания, оборудование, транспортные средства и т. д. Капитальные затраты могут быть включены в модель как одноразовые расходы или распределены в течение периода времени через амортизацию.
Остаток денежных средств: это важный элемент финансовой модели, который отражает денежные остатки компании или проекта на конец каждого периода. Остаток денежных средств может влиять на финансовую устойчивость и способность компании выполнять свои обязательства.
Налоги: включают в себя налоговые обязательства, которые зависят от прибыли и других финансовых показателей. Налоговые расчеты важны для определения чистой прибыли.
Долг и кредиты: если компания имеет долговые обязательства или использует кредиты, то модель может включать в себя расчеты по выплатам по кредитам, процентам и другим аспектам управления долгом.
Переменные и сценарии: финансовые модели могут также учитывать различные переменные и сценарии, которые могут влиять на финансовые результаты. Это может включать в себя изменения в ценах, объемах продаж, инфляции, рыночных условиях и другие факторы.
Финансовые модели могут быть очень простыми или сложными в зависимости от конкретных потребностей анализа. Они используются для прогнозирования финансовых результатов, оценки рисков и принятия финансовых решений.
Кому нужна финансовая модель?
Финансовая модель может быть полезна для различных групп лиц и организаций. Вот несколько ключевых групп, которым может понадобиться финансовая модель:
Бизнес-руководители и предприниматели: бизнес-руководители используют финансовые модели для стратегического планирования, бюджетирования и принятия решений о развитии компании. Они могут анализировать, какие долгосрочные решения будут наиболее выгодными для их организации.
Инвесторы: инвесторы и финансовые аналитики используют финансовые модели для оценки инвестиционных возможностей и прогнозирования доходности инвестиций. Финансовые модели помогают им принимать решения о покупке или продаже активов.
Финансовые аналитики и консультанты: финансовые аналитики и консультанты могут создавать финансовые модели для оценки финансовой производительности клиентов, разработки стратегий и рекомендаций по управлению финансами.
Финансовые институты: банки, инвестиционные фирмы и другие финансовые институты используют финансовые модели для оценки кредитоспособности клиентов, управления рисками и принятия решений о выдаче кредитов и инвестициях.
Государственные организации: государственные организации могут использовать финансовые модели для бюджетирования, планирования инфраструктурных проектов и оценки налоговых политик.
Управляющие фондами: управляющие фондами создают и используют финансовые модели для принятия решений о портфельном управлении и определения стратегий инвестиций.
Стартапы и предприниматели: стартапы и предприниматели могут использовать финансовые модели для привлечения инвестиций, планирования роста и оценки финансовой устойчивости своих проектов.
Образовательные учреждения: в учебных целях образовательные учреждения могут использовать финансовые модели для обучения студентов и стажеров финансовому анализу и планированию.
Финансовые модели являются важным инструментом для принятия решений, анализа финансовой производительности и оценки рисков в различных сферах бизнеса и финансов. Они помогают участникам принимать информированные решения и оптимизировать финансовые ресурсы.