دوره «آمار برای امور مالی ۲۰۲۵-۴» یکی از کامل‌ترین منابع آموزشی در زمینه کاربرد آمار و تحلیل داده در حوزه مالی است. در این دوره، مباحث پایه‌ای آمار، توزیع‌های احتمالی، آزمون‌های فرضیه، رگرسیون و تحلیل سری‌های زمانی به صورت کاربردی آموزش داده می‌شود. دانشجویان با استفاده از مثال‌های واقعی بازار سهام و ابزارهای رایگان نرم‌افزاری، توانایی تحلیل ریسک، پیش‌بینی روند قیمت و مدیریت بهینه پرتفوی را به دست می‌آورند.

• درک عمیق مفاهیم پایه‌ای آمار توصیفی و استنباطی.
• شناخت انواع توزیع‌های آماری و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی قیمت سهام.
• اجرای آزمون‌های فرضیه برای مقایسه بازدهی دو دارایی یا استراتژی معاملاتی.
• مدل‌سازی و تحلیل رگرسیونی برای پیش‌بینی قیمت و شناسایی روابط میان شاخص‌های مالی.
• کار با روش‌های تحلیل سری‌زمانی، شامل مدل‌های ARIMA و GARCH برای برآورد نوسانات بازار.
• پیاده‌سازی تکنیک‌های کاهش ریسک و بهینه‌سازی سبد سهام با ابزارهای برنامه‌نویسی مانند Python و R.

شرکت در این دوره باعث می‌شود:

• توانایی تحلیل داده‌های بزرگ مالی و استخراج الگوهای پنهان در آن‌ها را کسب کنید.
• با استفاده از مثال‌های واقعی بازارهای بورس و ارز، مهارت عملی خود را تقویت نمایید.
• به عنوان یک تحلیلگر مالی مجهز به دانش آمار پیشرفته، فرصت‌های شغلی جدیدی پیدا کنید.
• با نرم‌افزارهای رایگان و متن‌باز مالی آشنا شوید و هزینه‌های خود را کاهش دهید.
• درک جامعی از ریسک و بازدهی داشته باشید و بتوانید تصمیمات سرمایه‌گذاری بهتری بگیرید.

• آشنایی اولیه با اصول حساب و دفترداری یا مباحث پایه مالی.
• دانش مقدماتی در زمینه آمار و احتمال (مباحث پایه دانشگاهی).
• آشنایی مقدماتی با یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی Python یا R مفید است اما الزامی نیست.
• دسترسی به کامپیوتر با سیستم‌عامل ویندوز، مک یا لینوکس و نصب نرم‌افزارهای رایگان دوره.

• بخش ۱: آشنایی با آمار توصیفی و بصری‌سازی داده‌ها
  • تعاریف اصلی: میانگین، میانه، واریانس و انحراف معیار
  • چارت‌ها و نمودارهای پراکندگی
• بخش ۲: مبانی احتمال و توزیع‌های آماری
  • توپولوژی احتمال و استقلال رویدادها
  • توزیع‌های نرمال، پواسون و دوجمله‌ای
• بخش ۳: آزمون فرضیه و تحلیل واریانس
  • t-test برای بازدهی دو دارایی
  • ANOVA برای مقایسه چند گروه سرمایه‌گذاری
• بخش ۴: رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • برآورد ضرایب و تست معناداری
  • تشخیص هم‌خطی و رفع آن
• بخش ۵: تحلیل سری‌های زمانی و مدل‌های پیش‌بینی
  • مدل ARIMA برای پیش‌بینی قیمت
  • مدل GARCH برای برآورد نوسانات
• بخش ۶: بهینه‌سازی سبد سهام و مدیریت ریسک
  • اصل کمینه‌سازی واریانس
  • محاسبه شاخص شارپ و مدیریت ریسک

در هر بخش از دوره، با مثال‌های عملی زیر مواجه می‌شوید:

• تحلیل داده‌های قیمت سهام شرکت‌های بزرگ بورس تهران و رسم نمودار چگالی احتمال.
• اجرای آزمون t برای مقایسه بازدهی دو صندوق سرمایه‌گذاری مختلف.
• پیاده‌سازی مدل ARIMA برای پیش‌بینی قیمت دلار و ارز دیجیتال با داده‌های روزانه.
• محاسبه ماتریس کوواریانس پرتفوی سهام و استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی در Python.

• تسلط بر مبانی آمار استنباطی، پایه و اساس تحلیل‌های مالی است.
• تصمیم‌گیری مالی همواره با عدم قطعیت همراه است؛ بنابراین تحلیل ریسک را جدی بگیرید.
• نرم‌افزارهای متن‌باز مانند R و Python، قدرت و انعطاف بالایی در تحلیل داده دارند.
• همراه کردن تئوری با مثال‌های واقعی باعث درک بهتر و حفظ اطلاعات می‌شود.

برای اجرای مثال‌ها و پروژه‌های عملی در این دوره به نرم‌افزارهای زیر نیاز دارید:

• Python (نسخه ۳.۸ به بالا) با کتابخانه‌های pandas، statsmodels و matplotlib.
• R (نسخه ۴.۰ به بالا) و بسته‌های forecast و ggplot2.
• Jupyter Notebook یا RStudio برای محیط کدنویسی تعاملی.

همه این ابزارها به صورت رایگان از وب‌سایت رسمی سازندگان قابل دانلود و نصب هستند. پس از دانلود بسته‌ها، دستورات نصب در فایل راهنمای دوره در اختیار شما قرار خواهد گرفت.