Skip to content

Latest commit

 

History

History
70 lines (49 loc) · 5.37 KB

student.md

File metadata and controls

70 lines (49 loc) · 5.37 KB
Raw

Вступительные задания

Мы приглашаем к работе над проектом студентов и выпускников, интересующихся передовыми методами финансового анализа и владеющих необходимыми навыками в области бухучета, финансов, статистики, экономики, программирования и обработки данных.

В идеале вы:

  • проходили учебные курсы по бухучету и финансовому анализу предприятия, решали практические задачи в этих областях
  • умеете программировать на python, пользовались pandas и средствами визуализации (matplotlib и аналогичные)
  • обладаете или можете быстро освоить навыки удаленной работы с помощью git

Дополнительными преимуществами является:

а) в области экономического и финансового анализа -

  • знание экономической статистики, включая систему национальных счетов и методы официального статистического обследования
  • участие в проектах анализа финансового состояния предприятий
  • знание эконометрики, опыт работы с EViews, gretl или другими пакетами
  • знание R, julia

б) в области программирования -

  • участие в open-source проектах, собственные проекты на Github/Gitlab, опыт подготовки юнит-тестов, работы с Travis / Circle CI
  • представление о базах данных и способах работы с ними через ORM (SQL Alchemy)
  • опыт работы с интерактивным bokeh, plotly
  • навыки работы с командной строкой linux
  • знание основ верстки markdown, asciidoc, html, latex, работы с документацией (sphinx), опыт подготовки PDF (latex, reportlab, asciidoctor)
  • знание других языков программирвания (ООП, функциональные)

Для поступления вам необходимо:

  • рассказать о своих навыках в области экономики и финансов и в области программирования, были ли ситуации когда вы быстро учились новым навыкам и работали в команде
  • выполнить и примлать нам тестовые задания ниже

Тестовые задания

Выполните следующие задания на python (п.1,6 - python, пп. 2-5 можно python и R):

  1. Скачайте или склонируйте данный репозитарий. Загрузите и преобразуйте данные за 2012 год как показано в example_start.py.

  2. Выберите крупную российскую компанию, у которой на сайте есть отчетность по РСБУ за 2012 год. Выпишите ключевые показатели отчетности, сравните данные с сайта и из базы отчетности Росстата. Совпадают ли они?

  3. Выведите список крупнейших российских компаний по объему активов и по объему продаж. Что не так с этим списком? Как его модифцировать?

  4. Сделайте выборку компаний по какой-либо отрасли. Постройте график рентабельности компаний (один или несколько показателей). Что может объяснять отличия в рентабельности компаний? Можете ли вы связать эти отличия с другими переменным в базе данных?

  5. Какие компании из этой базы данных - банкроты? Как вы это можете определить?

  6. Опционально: напишите unit test (pytest или unittest) для пп. 2 и/или 3.

Формат решений

Задание принимается в виде скриптов (.py) или ноутбука jupyter (.ipynb). Предпочтительно разместить выполненное задание на Github, Google Colab или аналогичных платформах.

Вы можете склонировать данный репозитарий на Github и выполнить это задание в каталоге student и прислать нам ссылку на ваш репозитарий.

Базовые сведения о работе с Github вы можете подчерпнуть по этим ссылкам.