Продолжаем погружаться в финансовый стек и переходим к более продвинутым темам. В предыдущем материале рассказала о базовом и среднем уровне.

В этой статье — обзор ключевых инструментов и направлений, которые помогут выйти на следующий технический уровень. Поделюсь задачами для практики и ресурсами для эффективного обучения.

Дисклеймер: на продвинутом уровне важно не столько знание отдельных тем или программ, сколько умение собрать инструменты в цельную, рабочую систему. Она должна решать конкретную задачу, быть достаточно автономной, понятной, быстрой и удобной в использовании.

Важно понимать: «понятность» не означает, что любой человек сможет с ходу разобраться в вашей модели. Это не нужно. Но будущий коллега по команде — например, когда вы в отпуске или переходите на другой проект — должен понимать, как всё устроено и как работает. Это вопрос прозрачности, структуры и, на мой взгляд, базовой трудовой этики. Документация, инструкции, логика — всё это часть профессионального подхода.

Представленные темы — это не список «вот без этого вы не продвинутый специалист». Скорее, это карта возможностей: куда можно копать, если хочется развиваться и строить более сложные, гибкие и устойчивые решения.

Итак, hard или уровень 3 — Продвинутый

Основные специальности:

• руководитель фин. аналитики;

• инвестиционный аналитик;

• аутсорсинговый CFO;

• дата-ориентированный финансовый менеджер;

• BI-специалист с уклоном в финансы.

Ключевые инструменты:

• Excel (также Power Query и/или Power Pivot)

• Python/VBA — для анализа, прогнозов и автоматизации (в зависимости от задач)

• SQL — уверенно

• Power BI (и аналоги)— для визуального рассказа, на продвинутом уровне

• Jupyter, Git (и аналоги) — если работаете с кодом

• Работа с API — чтобы подключать внешние данные (например, курсы валют)

Что нужно знать в Excel:

Это уровень эксперта. Человек не просто пользуется Excel, а строит автоматизированные модели, оптимизирует процессы и применяет продвинутую логику, массивы и макросы.

Пример задачи:

Построить финансовую модель со сводными таблицами, расчетом NPV и IRR, импортом исходных данных из csv и автоматической очисткой в Power Query, с возможностью обновления модели за 1 клик.

Что нужно знать в SQL:

Экспертный уровень. Позволяет строить аналитические витрины, делать оконные расчёты (движения по счету, LTM), оптимизировать запросы и интегрировать SQL в более широкие BI-процессы.

Пример задачи:

Построить SQL-отчёт с расчетом LTM-выручки, ARPU и CAC по каждому региону с анализом трендов за последние 12 месяцев. Разбить по сегментам клиентов и добавить ранжирование.

Что нужно знать в программах для визуализации:

Человек умеет создавать сложные модели данных, применять оптимизацию, динамику, сценарный анализ и создавать стратегические отчеты.

Пример задачи:

Построить дашборд: сравнение факта и бюджета по департаментам, анализ отклонений, раскладка затрат по типам, YoY-динамика, вклад каждого подразделения в общий результат. Добавить what-if анализ по изменению бюджета и автоматическое обновление из SQL.

Что нужно знать в VBA на продвинутом уровне:

Уровень автоматизации сложных процессов, создания собственных интерфейсов, интеграции с другими программами и дополнительной логики бизнес-анализа.

Пример задач:

 Кнопка "Обновить отчёт", которая:

• очищает данные,

• загружает новые из SQL-выгрузки,

• считает отклонения по бюджету,

• подсвечивает красным проблемные строки,

• сохраняет файл с нужным именем и датой,

• рассылает отчёт по почте.

Это уровень, где вы становитесь не просто аналитиком, а архитектором финансовых решений. Тут важно не только «считать правильно», но и уметь объяснять выводы. Потому что даже лучшая модель — бесполезна, если никто её не понимает.

Мысли про обучение

Я люблю учиться самостоятельно — так я не завязана на расписании, дедлайнах и чужой логике программы. Можно не тратить время на темы, которые не нужны здесь и сейчас, и двигаться в своём темпе. Поэтому сначала расскажу про свои подходы и лайфхаки для самообучения, а потом перейду к более стандартным программам и курсам.

Обычно всё начинается со списка тем, которые мне нужно изучить. Если у меня уже есть опыт работы с инструментом, составить такой список легко: я понимаю, что хочу сделать, и что пока не умею.

Если инструмент совсем новый, то начинаю с анализа. Смотрю, какие есть курсы и учебные программы (в том числе университетские, если такие доступны). Параллельно иду на сайт самой программы — там почти всегда есть документация и описания всех функций. Официальные ресурсы — очень недооценённый источник информации, хотя часто в них всё разложено по полочкам.

Дальше я выписываю, что в теории можно было бы реализовать с помощью этого инструмента. Понятно, что если ты никогда не работал в Power BI, сложно сразу понять его реальные возможности. Чтобы это прояснить, я смотрю примеры задач и решений на YouTube, а иногда просто спрашиваю у ChatGPT: «А можно сделать так? А вот так? А если обойти с другой стороны?»

Когда у меня на руках список задач, которые я хочу реализовать, становится понятно, какие темы нужно освоить, чтобы это стало возможным.

Когда у меня готов список тем, я переношу его в Notion и прикидываю разумные сроки для прохождения. Например, я решаю, что могу выделять на обучение 5 часов в неделю — смотрю на своё расписание, распределяю время по дням и примерно оцениваю объём.

Повторюсь: не обязательно делать именно так. Но при самостоятельном обучении важно не только иметь цель и желание, но и выстроить структуру, в которой обучение действительно встроено в повседневную жизнь. Не «когда будет время», а «вот здесь у меня время — и я учусь».

Кроме структуры, хорошо работает система внутренней мотивации. Мотивация вообще штука цикличная. Обычно это выглядит так:
мотивация → сомнения → сопротивление → прокрастинация — и всё по новой. Это нормально.

Главное — понимать, где ты сейчас находишься в этом цикле, и не пытаться бороться, а идти по плану. Даже если по чуть-чуть.

Есть важная штука: фаза мотивации длится всего около 72 часов. Это время, когда идея горит, вдохновляет и хочется бежать вперёд. Если в этот период не сделать реальный шаг, мотивация начинает постепенно гаснуть. Поэтому важно сразу же переходить к действиям — пусть даже к самым простым.

Например, появилась мысль: «Хочу выучить SQL!» Вдохновение есть, планы грандиозные, вы уже почти мысленно на собеседовании в Google. И вот здесь важно дать мозгу сигнал: мы начали.

Это может быть:

• покупка книги или курса,

• выписанный список тем в Notion,

• скачанная программа для практики,

• или просто закладка с хорошим туториалом.

Не важно что именно, главное — сделать хоть что-то. Начать.

После этого обычно наступает следующая фаза: сомнения и сопротивление.
Это момент, когда вроде бы всё готово, но... руки не тянутся. Не хочется открывать книгу, смотреть курс, а программа вдруг на английском — и сразу: «ой, потом».

Вот здесь на помощь приходят инструменты мотивации:

От наказания

Для меня хорошо работает социальная ответственность. Если я кому-то пообещала, что буду разбираться в SQL и стану королевой баз данных — будет банально стыдно бросить. Так что можно просто рассказать о своей цели вслух. Определите, что для вас работает.

Важно: речь не о реальных наказаниях, не о самокритике. Мы не боремся с собой, мы ищем к себе подход.

К поощрению

Поощрения тоже работают отлично. Это может быть:

• материальный бонус — покупка чего-то, что давно откладывали,

• нематериальный — что-то тёплое, важное лично для вас: прогулка, день без дел, мини-путешествие.

Как обмануть прокрастинацию

Прокрастинация — привычная стадия. Чтобы с ней справиться, мне помогает возвращаться к структуре. В Notion я веду своё расписание, а иногда включаю метод помодоро, только немного модифицированный.

Классически — 25 минут работы, 5 минут отдыха.
А я ставлю таймер на 5 минут. Это совсем немного. Почитать что-то 5 минут — легко, правда? Мозг почти не сопротивляется.

Обычно происходит следующее: вы начинаете — и вам становится жалко останавливаться. В итоге учитесь 30–40 минут. А если всё-таки остановились через 5 минут — это тоже успех. Вы сдержали слово, вы молодец. Завтра будет проще, а через пару дней — легче ещё.

Так, постепенно, через волны мотивации, сомнений и откатов, обучение становится устойчивым. Главное — не ждать идеального момента, а просто продолжать. Шаг за шагом.

Что по ресурсам?

Если говорить по сути — то большая часть знаний, особенно технических, уже есть в открытом доступе. Я обычно черпаю информацию из следующих источников:

• Документация к программе — максимально точный, хоть и не всегда «дружелюбный» источник.

• Бесплатные видео — просто гуглю нужную тему, и почти всегда нахожу ролик, где кто-то уже всё объяснил и показал.

• Чат GPT — отличная штука, особенно чтобы быстро разобраться в непонятных моментах или уточнить что-то. Но обязательно перепроверяю информацию.

• Книги — если есть хорошая литература по теме, и она не устарела — читаю, особенно если нужно глубже погрузиться.

На самом деле, часто всё, что нужно, уже кем-то рассказано, показано, записано и разжёвано. Главное — уметь искать. Но да, самостоятельное обучение требует больше усилий: нужно самому формулировать цели, искать подходящий материал, отсеивать лишнее и не сойти с дистанции.

А если хочется структурного подхода?

Почти всегда проще (и быстрее) идти по готовой программе. Их вы при желании найдете сами, рекламировать и рекомендовать ничего не буду :)

Как понять, где вы и куда дальше?

Вот простой тест:

• Если вы заполняете отчеты вручную — вы на начальном уровне.

• Если отчет уже обновляются автоматически — вы на среднем.

• Если умеете строить финансовые модели, писать код и визуализировать данные — значит, вы на продвинутом уровне.

Но дело не только в уровнях. Главное — в цели.
Не стоит учить Python просто потому, что «все учат». Необязательно углубляться в DAX, если вы не строите BI-систему.

Финансовый стек — это не список «обязательных знаний», а набор инструментов под ваши задачи.

• Хотите быстрее закрывать отчёты? Тогда посмотрите в сторону Power Query.

• Работаете с базами данных и данными из разных систем? Возможно, вам пригодится SQL.

• Нужно автоматизировать рутину в Excel? VBA может быть вполне достаточным.

• А вот Python — это уже шаг в сторону более сложной аналитики, автоматизации и прогнозирования. Он полезен, но только если у вас есть задачи, для которых он действительно нужен.

Не каждому финансисту нужны только продвинутые инструменты. И это абсолютно нормально.

Суть не в том, чтобы знать всё подряд. А в том, чтобы чётко понимать, какие инструменты помогут вам расти в профессии. Где есть фокус — там и будет результат. Остальное можно подтянуть позже, когда появится конкретный запрос и контекст.

В итоге формирование собственного финансового стека — это всегда индивидуальный процесс. У каждого он складывается по-своему: кто-то работает только в excel и достигает в этом высокой эффективности, кто-то подключает SQL, Python или BI-системы в зависимости от задач и контекста. Важно не сравнивать свой путь с чужими историями, а выстраивать стек под себя — под свою работу, интересы и цели.

Любое обучение — это уже шаг вперёд. Необязательно знать всё, но полезно оставаться в развитии, замечать, где можно усилиться, и быть в курсе того, что востребовано на рынке. В конечном счёте, способность адаптироваться, учиться новому и выбирать нужное — то, что отличает сильного специалиста от всех остальных.