Привет, коллеги! Сегодня поговорим о важности финансового анализа в современном бизнесе и о том, как Excel 2019, в связке с Power Query и финансовым моделированием, может стать вашим незаменимым инструментом. По данным Forbes, компании, активно использующие продвинутый анализ данных, демонстрируют рост прибыли на 15-20% [Источник: Forbes, 2024]. А умение быстро и точно рассчитывать чистую прибыль – ключевой фактор успеха. Курс для начинающих в этой области – инвестиция в ваше будущее!
Почему именно Excel 2019? Да, существуют Power BI и другие инструменты, но Excel остается самым доступным и широко распространенным. Power Query позволяет автоматизировать сбор и очистку данных из разных источников, а финансовое моделирование – прогнозировать результаты деятельности. Например, по данным Microsoft, 87% финансовых аналитиков используют Excel в своей работе [Источник: Microsoft, 2023]. Поэтому, освоив Excel 2019, вы получите мощный арсенал для анализа данных и принятия обоснованных решений.
Разберем основные сущности:
- Финансовый анализ: Оценка текущего и перспективного финансового состояния компании. Включает анализ расчета прибыли, ликвидности, платежеспособности и других показателей.
- Excel 2019: Программное обеспечение для работы с таблицами и данными.
- Power Query: Инструмент для импорта, преобразования и очистки данных.
- Финансовое моделирование: Создание математических моделей для прогнозирования финансовых результатов.
- Курс для начинающих: Обучение основам финансового анализа и работы с Excel.
Важно помнить: Несмотря на кажущуюся простоту, финансовый анализ требует глубоких знаний и опыта. Поэтому, даже если вы начинаете с курса для начинающих, стремитесь к постоянному совершенствованию своих навыков.
Сравнение инструментов:
| Инструмент | Преимущества | Недостатки |
|---|---|---|
| Excel 2019 | Доступность, гибкость, широкая распространенность | Ограничения при работе с очень большими объемами данных |
| Power BI | Мощные возможности визуализации, работа с большими данными | Более сложный в освоении, требуется лицензия |
| Power Query | Автоматизация сбора и очистки данных | Требует понимания принципов работы с данными |
Статистические данные:
- Рост прибыли компаний, использующих продвинутый анализ данных: 15-20% (Forbes, 2024)
- Доля финансовых аналитиков, использующих Excel: 87% (Microsoft, 2023)
Основы финансового анализа: Ключевые показатели
Итак, переходим к сути – ключевым показателям, без которых финансовый анализ превратится в пустую формальность. Как показывает практика, 68% начинающих аналитиков допускают ошибки при интерпретации этих показателей [Источник: Investopedia, 2024]. Поэтому, давайте разберемся по полочкам. Начнем с тех, что напрямую влияют на расчет прибыли.
Валовая прибыль (Gross Profit) – это выручка минус себестоимость. Она показывает, насколько эффективно компания управляет производственными затратами. Операционная прибыль (Operating Profit) – это валовая прибыль минус операционные расходы (зарплата, аренда, маркетинг). Она отражает прибыльность основной деятельности компании. А вот чистая прибыль (Net Profit) – это операционная прибыль минус налоги и проценты. Это итоговый результат, который остается у компании после вычета всех расходов. По данным PwC, компании с высокой чистой прибылью демонстрируют стабильный рост на 25% выше среднего [Источник: PwC, 2023].
Но не ограничивайтесь только этими тремя! Важны также:
- Маржа прибыли (Profit Margin): Показывает процент прибыли от выручки. Существуют валовая, операционная и чистая маржа.
- Рентабельность активов (ROA): Показывает, насколько эффективно компания использует свои активы для получения прибыли.
- Рентабельность собственного капитала (ROE): Показывает, насколько эффективно компания использует инвестиции акционеров для получения прибыли.
Типы анализа:
- Горизонтальный анализ: Сравнение показателей за разные периоды времени (например, год к году).
- Вертикальный анализ: Сравнение показателей в рамках одного периода времени (например, доля каждой статьи расходов в общей выручке).
- Сравнительный анализ: Сравнение показателей компании с показателями конкурентов.
Практический пример: Предположим, выручка компании – 1 млн рублей, себестоимость – 600 тыс. рублей, операционные расходы – 200 тыс. рублей, налоги – 50 тыс. рублей. Тогда:
- Валовая прибыль: 1 млн – 600 тыс. = 400 тыс. рублей
- Операционная прибыль: 400 тыс. – 200 тыс. = 200 тыс. рублей
- Чистая прибыль: 200 тыс. – 50 тыс. = 150 тыс. рублей
Визуализация данных: Используйте Excel 2019 для создания графиков и диаграмм, чтобы наглядно представить динамику ключевых показателей. Это поможет вам быстро выявлять тренды и аномалии. Power Query пригодится для автоматического обновления данных.
Сводная таблица ключевых показателей:
| Показатель | Определение | Формула |
|---|---|---|
| Валовая прибыль | Выручка — Себестоимость | Выручка — Себестоимость |
| Операционная прибыль | Валовая прибыль — Операционные расходы | Валовая прибыль — Операционные расходы |
| Чистая прибыль | Операционная прибыль — Налоги | Операционная прибыль — Налоги |
Статистические данные:
- 68% начинающих аналитиков допускают ошибки при интерпретации показателей (Investopedia, 2024)
- Компании с высокой чистой прибылью демонстрируют стабильный рост на 25% выше среднего (PwC, 2023)
Power Query в Excel 2019: Импорт и преобразование данных
Итак, данные у нас есть, но часто они – хаос. Разбросаны по разным файлам, в разных форматах, с ошибками и нестыковками. Здесь на помощь приходит Power Query в Excel 2019. По статистике, использование Power Query сокращает время на подготовку данных для анализа на 40-50% [Источник: G2, 2024]. Это колоссальная экономия времени и ресурсов, особенно при работе с большими объемами информации.
Что такое Power Query? Это инструмент для подключения к различным источникам данных (Excel, CSV, базы данных, веб-страницы), их преобразования и очистки. Он позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как удаление лишних строк, изменение типов данных, объединение таблиц и т.д.
Основные этапы работы:
- Импорт данных: Выберите источник данных (например, файл Excel) и загрузите его в Power Query.
- Преобразование данных: Примените необходимые преобразования: удалите ненужные столбцы, измените типы данных, отфильтруйте строки, замените значения.
- Очистка данных: Удалите дубликаты, исправьте ошибки, заполните пропущенные значения.
- Загрузка данных: Загрузите преобразованные данные в лист Excel.
Типы преобразований:
- Фильтрация: Выбор строк по определенным критериям.
- Сортировка: Упорядочивание строк по определенному столбцу.
- Группировка: Суммирование данных по определенным группам.
- Объединение: Слияние нескольких таблиц в одну.
- Добавление столбцов: Создание новых столбцов на основе существующих.
Пример: Предположим, у вас есть два файла Excel: один с данными о продажах, другой – с данными о расходах. С помощью Power Query вы можете объединить эти файлы в одну таблицу, чтобы получить полную картину о прибыльности бизнеса. Это значительно упростит расчет прибыли.
Сравнение с ручным вводом данных:
| Метод | Точность | Время | Автоматизация |
|---|---|---|---|
| Ручной ввод | Низкая | Высокое | Отсутствует |
| Power Query | Высокая | Низкое | Полная |
Статистические данные:
- Использование Power Query сокращает время на подготовку данных на 40-50% (G2, 2024)
- Компании, автоматизирующие сбор данных, на 30% более эффективны (McKinsey, 2023)
Полезные ресурсы: Официальная документация Microsoft по Power Query: https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/
Финансовое моделирование в Excel 2019: Построение моделей
Переходим к следующему уровню – финансовому моделированию. Это не просто работа с цифрами, а создание динамических инструментов для прогнозирования и анализа. По данным Deloitte, 78% компаний используют финансовые модели для принятия стратегических решений [Источник: Deloitte, 2024]. Excel 2019, в сочетании с Power Query для подготовки данных, – отличная платформа для начала.
Что такое финансовая модель? Это математическое представление финансовых результатов компании, основанное на определенных допущениях. Модели могут быть простыми (например, прогноз выручки) или сложными (например, оценка инвестиционного проекта). Основная цель – понять, как изменения в одних переменных влияют на другие.
Основные типы моделей:
- Прогноз выручки: Оценка будущих продаж на основе исторических данных и рыночных тенденций.
- Модель прибылей и убытков (P&L): Прогнозирование доходов, расходов и прибыли.
- Модель денежного потока (Cash Flow): Прогнозирование поступлений и выплат денежных средств.
- Модель оценки инвестиций (DCF): Оценка текущей стоимости будущих денежных потоков.
Ключевые принципы построения:
- Четкая структура: Разделите модель на логические блоки (например, допущения, расчеты, результаты).
- Прозрачность: Сделайте модель понятной и легко проверяемой. Используйте комментарии и пояснения.
- Гибкость: Модель должна быть адаптируемой к изменениям в допущениях.
- Тестирование: Проверьте модель на ошибки и несоответствия.
Роль Power Query: Power Query позволяет автоматизировать процесс обновления данных в модели, что особенно важно при использовании внешних источников информации. Например, вы можете автоматически загружать данные о курсах валют или ценах на сырье.
Сравнение подходов к моделированию:
| Подход | Преимущества | Недостатки |
|---|---|---|
| Статический | Простота | Негибкость, сложность внесения изменений |
| Динамический (с использованием формул) | Гибкость, возможность проведения сценарного анализа | Сложность построения, риск ошибок |
Статистические данные:
- 78% компаний используют финансовые модели для принятия стратегических решений (Deloitte, 2024)
- Компании, использующие динамические модели, на 20% более эффективно управляют рисками (Harvard Business Review, 2023)
Полезные ресурсы: Онлайн-курс по финансовому моделированию от Школы Финансов НИУ ВШЭ: https://www.hse.ru/course/finmod
Расчет прибыли: Валовая, операционная и чистая прибыль
Теперь углубимся в практическую часть – расчет прибыли. Как мы уже говорили, понимание разницы между валовой, операционной и чистой прибылью – критически важно. По данным KPMG, 45% компаний испытывают трудности с правильным расчетом этих показателей [Источник: KPMG, 2024]. Это связано с недостаточным пониманием структуры затрат и особенностей бизнеса.
Валовая прибыль (Gross Profit) – это первый уровень прибыльности. Она показывает, сколько денег остается после вычета себестоимости реализованной продукции. Формула проста: Выручка – Себестоимость = Валовая прибыль. Например, если компания продала товаров на 1 млн рублей, а их себестоимость составила 600 тыс. рублей, то валовая прибыль равна 400 тыс. рублей.
Операционная прибыль (Operating Profit) – это прибыль от основной деятельности компании. Она учитывает не только себестоимость, но и операционные расходы (зарплату, аренду, маркетинг). Формула: Валовая прибыль – Операционные расходы = Операционная прибыль. Это более точный показатель, чем валовая прибыль, так как он отражает эффективность управления основными бизнес-процессами.
Чистая прибыль (Net Profit) – это итоговый результат, который остается у компании после вычета всех расходов, включая налоги и проценты. Формула: Операционная прибыль – Налоги и проценты = Чистая прибыль. Это самый важный показатель, так как он показывает, сколько денег компания заработала в итоге.
Пример расчета:
| Показатель | Значение (тыс. руб.) |
|---|---|
| Выручка | 1000 |
| Себестоимость | 600 |
| Валовая прибыль | 400 |
| Операционные расходы | 200 |
| Операционная прибыль | 200 |
| Налоги и проценты | 50 |
| Чистая прибыль | 150 |
Важные нюансы: При расчете прибыли необходимо учитывать различные факторы, такие как изменения в налоговом законодательстве, колебания валютных курсов и сезонность спроса. Использование Excel 2019 и Power Query позволяет автоматизировать этот процесс и минимизировать риски ошибок.
Статистические данные:
- 45% компаний испытывают трудности с правильным расчетом показателей прибыли (KPMG, 2024)
- Компании с высоким уровнем точности в расчете прибыли на 12% более прибыльны (PwC, 2023)
Рекомендации: Внимательно изучайте структуру затрат своей компании и используйте финансовое моделирование для прогнозирования будущих результатов. Не забывайте о важности Power Query для автоматизации сбора и обработки данных.
Сводные таблицы: Анализ данных о прибыли
Итак, данные у нас есть, прибыль рассчитана. Что дальше? Начинаем анализ данных о прибыли с помощью сводных таблиц в Excel 2019. По статистике, 70% руководителей компаний признаются, что сводные таблицы – незаменимый инструмент для принятия обоснованных решений [Источник: Statista, 2024]. Они позволяют быстро и легко агрегировать, фильтровать и анализировать большие объемы данных.
Что такое сводная таблица? Это интерактивный инструмент, который позволяет суммировать данные по различным критериям. Например, вы можете создать сводную таблицу, которая покажет общую выручку по каждому продукту, региону или месяцу. Сводные таблицы автоматически рассчитывают суммы, средние значения и другие статистические показатели.
Основные элементы сводной таблицы:
- Строки: Категории, по которым группируются данные (например, продукты).
- Столбцы: Категории, которые отображаются в виде столбцов (например, регионы).
- Значения: Числовые данные, которые суммируются или усредняются (например, выручка).
- Фильтры: Критерии, которые используются для отбора данных (например, период времени).
Пример: Предположим, у вас есть таблица с данными о продажах за год. Вы можете создать сводную таблицу, которая покажет общую выручку по каждому месяцу и продукту. Это позволит вам определить наиболее прибыльные продукты и месяцы, а также выявить тренды и аномалии.
Power Query и сводные таблицы: Power Query позволяет подготовить данные для сводных таблиц, удалив лишние строки, исправив ошибки и преобразовав типы данных. Это гарантирует, что ваши отчеты будут точными и надежными.
Сравнение методов анализа данных:
| Метод | Скорость | Гибкость | Автоматизация |
|---|---|---|---|
| Ручной анализ | Низкая | Ограниченная | Отсутствует |
| Сводные таблицы | Высокая | Высокая | Частичная |
Статистические данные:
- 70% руководителей компаний используют сводные таблицы для анализа данных (Statista, 2024)
- Компании, использующие сводные таблицы, на 15% быстрее реагируют на изменения рынка (Forrester, 2023)
Полезные ресурсы: Официальная документация Microsoft по сводным таблицам: https://support.microsoft.com/en-us/office/create-a-pivot-table-to-analyze-data-8938899a-b63a-46c3-8f7f-70d194398913
Сценарный анализ: Прогнозирование прибыли в различных условиях
Переходим к планированию будущего – сценарному анализу. Это не просто гадание на кофейной гуще, а систематическая оценка влияния различных факторов на прогноз прибыли. По данным Deloitte, компании, использующие сценарный анализ, на 25% лучше подготовлены к неожиданным изменениям рынка [Источник: Deloitte, 2024]. Excel 2019, в сочетании с финансовым моделированием, – идеальный инструмент для этого.
Что такое сценарный анализ? Это процесс создания нескольких прогнозов, основанных на различных допущениях. Например, можно создать три сценария: оптимистичный (рост продаж на 10%), пессимистичный (падение продаж на 10%) и реалистичный (рост продаж на 2%). Это позволит вам оценить риски и возможности, а также разработать план действий на каждый случай.
Основные типы сценариев:
- Базовый сценарий: Основан на наиболее вероятных допущениях.
- Оптимистичный сценарий: Основан на благоприятных допущениях.
- Пессимистичный сценарий: Основан на неблагоприятных допущениях.
- Стресс-тест: Оценка влияния экстремальных событий (например, экономического кризиса).
Как реализовать в Excel: Используйте Data Tables в Excel 2019 для автоматического расчета нескольких сценариев. Задайте диапазон значений для ключевых переменных (например, цена, объем продаж) и Excel автоматически рассчитает прогноз прибыли для каждого сценария. Power Query поможет обновлять данные в модели, чтобы учитывать изменения в рыночной ситуации.
Сравнение методов прогнозирования:
| Метод | Точность | Гибкость | Сложность |
|---|---|---|---|
| Экстраполяция | Низкая | Низкая | Простая |
| Сценарный анализ | Средняя | Высокая | Средняя |
Статистические данные:
- 25% компаний, использующих сценарный анализ, лучше подготовлены к рыночным изменениям (Deloitte, 2024)
- Компании, проводящие стресс-тесты, на 18% реже сталкиваются с финансовыми трудностями (Harvard Business Review, 2023)
Рекомендации: Не ограничивайтесь тремя сценариями. Создавайте больше сценариев, чтобы учесть различные факторы риска и возможности. Используйте финансовое моделирование для прогнозирования прогноза прибыли в каждом сценарии.
Визуализация данных: Создание дашбордов
Данные обработаны, прогноз прибыли построен – пора представить результаты в понятном виде. Здесь на сцену выходит визуализация данных и создание интерактивных дашбордов в Excel 2019. По данным Tableau, компании, активно использующие визуализацию данных, на 30% быстрее принимают решения [Источник: Tableau, 2024]. Ведь «картинка» всегда запоминается лучше, чем таблица с цифрами.
Что такое дашборд? Это визуальное представление ключевых показателей эффективности (KPI). Он позволяет быстро оценить состояние бизнеса и выявить тренды. Дашборд должен быть лаконичным, информативным и понятным для всех заинтересованных сторон.
Основные элементы дашборда:
- Графики: Линейные, столбчатые, круговые – для отображения динамики и структуры данных.
- Диаграммы: Рассеяния, пузырьковые – для анализа взаимосвязей между переменными.
- Сводные таблицы: Для агрегирования и фильтрации данных.
- Индикаторы: Для отображения ключевых показателей (например, чистая прибыль).
- Фильтры: Для интерактивного изменения данных на дашборде.
Excel 2019 предлагает широкий спектр инструментов для визуализации данных, включая встроенные графики, диаграммы и условное форматирование. Вы также можете использовать Power Pivot для работы с большими объемами данных и создания более сложных дашбордов.
Сравнение инструментов визуализации:
| Инструмент | Преимущества | Недостатки |
|---|---|---|
| Excel 2019 | Доступность, простота использования | Ограниченные возможности |
| Power BI | Широкие возможности, интерактивность | Требует лицензии |
| Tableau | Профессиональная визуализация | Высокая стоимость |
Статистические данные:
- Компании, активно использующие визуализацию данных, на 30% быстрее принимают решения (Tableau, 2024)
- Визуализация данных повышает понимание информации на 45% (PwC, 2023)
Рекомендации: При создании дашборда ориентируйтесь на потребности пользователей. Используйте понятные визуальные элементы и избегайте перегрузки информацией. Помните, что визуализация данных – это не самоцель, а инструмент для принятия обоснованных решений.
Power Pivot: Работа с большими объемами данных
Когда Excel 2019 «захлёбывается» в данных, на помощь приходит Power Pivot. Это надстройка, которая позволяет работать с миллионами строк данных, что невозможно в обычном Excel. По статистике, 62% компаний, работающих с большими данными, используют Power Pivot или аналогичные инструменты [Источник: Gartner, 2024]. Особенно это актуально при финансовом моделировании и анализе данных из разных источников.
Что такое Power Pivot? Это аналитический движок, который использует колоночную базу данных для хранения и обработки данных. Он позволяет создавать сложные взаимосвязи между таблицами, вычислять новые показатели и строить интерактивные отчеты. Power Pivot также поддерживает язык DAX (Data Analysis Expressions) для создания пользовательских формул.
Основные возможности Power Pivot:
- Работа с большими объемами данных: Обработка миллионов строк данных без замедления работы.
- Создание связей между таблицами: Объединение данных из разных источников.
- Вычисление новых показателей: Использование языка DAX для создания пользовательских формул.
- Создание иерархий: Организация данных по уровням (например, регион, город, магазин).
- Интерактивный анализ: Фильтрация и детализация данных в реальном времени.
DAX: Это язык формул, используемый в Power Pivot для создания пользовательских вычислений. Он позволяет создавать сложные метрики, такие как чистая прибыль в процентах от выручки, рентабельность инвестиций и т.д. Освоение DAX – ключ к раскрытию полного потенциала Power Pivot.
Сравнение Excel и Power Pivot:
| Функция | Excel | Power Pivot |
|---|---|---|
| Объем данных | Ограничен | Неограничен |
| Скорость обработки | Низкая | Высокая |
| Связи между таблицами | Ограничены | Неограничены |
Статистические данные:
- 62% компаний, работающих с большими данными, используют Power Pivot или аналогичные инструменты (Gartner, 2024)
- Компании, использующие Power Pivot, на 20% быстрее получают ценные сведения из данных (Forrester, 2023)
Рекомендации: Если вы работаете с большими объемами данных, обязательно изучите Power Pivot и язык DAX. Это позволит вам значительно повысить эффективность финансового анализа и прогнозирования прибыли.
Итак, вы решили прокачать свои навыки в финансовом анализе и Excel 2019? Отлично! Рынок образовательных услуг переполнен предложениями. По данным LinkedIn Learning, спрос на специалистов по Power Query и финансовому моделированию вырос на 45% за последний год [Источник: LinkedIn Learning, 2024]. Но где получить действительно качественные знания?
Варианты обучения:
- Онлайн-курсы: Нетология, Skillbox, Coursera, Udemy – предлагают широкий выбор курсов по Excel, Power Query, Power Pivot и финансовому моделированию. Преимущество – гибкий график и доступная цена.
- Очные курсы: Микротест, Iversity – предлагают более структурированное обучение с возможностью личного общения с преподавателями. Преимущество – более глубокое погружение в материал.
- ВУЗовские программы: Школа Финансов НИУ ВШЭ – предлагает специализированные программы по финансовому моделированию и анализу данных. Преимущество – фундаментальные знания и диплом о высшем образовании.
- Самостоятельное обучение: Использование онлайн-ресурсов, книг и видеоуроков. Преимущество – низкая стоимость и возможность учиться в своем темпе.
При выборе курса обращайте внимание на:
- Программу курса: Убедитесь, что курс охватывает все необходимые темы.
- Квалификацию преподавателей: Узнайте, какой опыт работы у преподавателей. blackjack
- Отзывы студентов: Почитайте отзывы других студентов, чтобы узнать об их опыте обучения.
- Практические задания: Убедитесь, что курс включает достаточное количество практических заданий.
Сравнение платформ обучения:
| Платформа | Стоимость | Формат | Уровень |
|---|---|---|---|
| Нетология | Средняя | Онлайн | Начинающий/Средний |
| Skillbox | Высокая | Онлайн | Средний/Продвинутый |
| Coursera | Низкая/Средняя | Онлайн | Все уровни |
Статистические данные:
- Спрос на специалистов по Power Query и финансовому моделированию вырос на 45% за последний год (LinkedIn Learning, 2024)
- 70% компаний предпочитают нанимать сотрудников с опытом работы в Excel и Power BI (Indeed, 2023)
Рекомендации: Начните с онлайн-курса для начинающих, чтобы получить базовые знания. Затем переходите к более сложным курсам и практическим проектам. Не забывайте о важности самообразования и постоянного совершенствования своих навыков.
Итак, вы решили прокачать свои навыки в финансовом анализе и Excel 2019? Отлично! Рынок образовательных услуг переполнен предложениями. По данным LinkedIn Learning, спрос на специалистов по Power Query и финансовому моделированию вырос на 45% за последний год [Источник: LinkedIn Learning, 2024]. Но где получить действительно качественные знания?
Варианты обучения:
- Онлайн-курсы: Нетология, Skillbox, Coursera, Udemy – предлагают широкий выбор курсов по Excel, Power Query, Power Pivot и финансовому моделированию. Преимущество – гибкий график и доступная цена.
- Очные курсы: Микротест, Iversity – предлагают более структурированное обучение с возможностью личного общения с преподавателями. Преимущество – более глубокое погружение в материал.
- ВУЗовские программы: Школа Финансов НИУ ВШЭ – предлагает специализированные программы по финансовому моделированию и анализу данных. Преимущество – фундаментальные знания и диплом о высшем образовании.
- Самостоятельное обучение: Использование онлайн-ресурсов, книг и видеоуроков. Преимущество – низкая стоимость и возможность учиться в своем темпе.
При выборе курса обращайте внимание на:
- Программу курса: Убедитесь, что курс охватывает все необходимые темы.
- Квалификацию преподавателей: Узнайте, какой опыт работы у преподавателей.
- Отзывы студентов: Почитайте отзывы других студентов, чтобы узнать об их опыте обучения.
- Практические задания: Убедитесь, что курс включает достаточное количество практических заданий.
Сравнение платформ обучения:
| Платформа | Стоимость | Формат | Уровень |
|---|---|---|---|
| Нетология | Средняя | Онлайн | Начинающий/Средний |
| Skillbox | Высокая | Онлайн | Средний/Продвинутый |
| Coursera | Низкая/Средняя | Онлайн | Все уровни |
Статистические данные:
- Спрос на специалистов по Power Query и финансовому моделированию вырос на 45% за последний год (LinkedIn Learning, 2024)
- 70% компаний предпочитают нанимать сотрудников с опытом работы в Excel и Power BI (Indeed, 2023)
Рекомендации: Начните с онлайн-курса для начинающих, чтобы получить базовые знания. Затем переходите к более сложным курсам и практическим проектам. Не забывайте о важности самообразования и постоянного совершенствования своих навыков.