Ce chapitre présente les concepts fondamentaux de Python, notamment la manière de nommer les variables et les différents types de données dans Python.

Bienvenue dans Python pour la finance !

Exécuter le code ou soumettre la réponse

Python comme calculatrice

Variables

Création de variables numériques

Déterminer le revenu moyen

Types de données

Création de différents types de variables

Détermination des types

Combinaison de types de données

Bienvenue dans Python

Ce chapitre présente les listes en Python et leur utilisation pour travailler avec des données.

Listes

Création de listes en Python

Indexation des éléments de la liste

Découpage de plusieurs éléments d'une liste

Listes imbriquées

Stocker une liste imbriquée

Sous-ensemble d'une liste imbriquée

Énumérer les méthodes et les fonctions

Exploration des méthodes et fonctions de liste

Utilisation des méthodes de liste pour ajouter des données

Recherche de titres avec le prix le plus élevé

Ce chapitre présente les paquets Python, en particulier le paquet NumPy et la manière dont il peut être utilisé efficacement pour manipuler des tableaux.

Tableaux

Créer un tableau

Opérations élémentaires sur les tableaux

Sous-ensembles d'éléments d'un tableau

Tableaux et fonctions 2D

Création d'un tableau 2D

Sous-ensembles de tableaux 2D

Calcul des statistiques d'un tableau

Génération d'une séquence de nombres

Using arrays for analysis

Qui se situe au-dessus de la moyenne ?

Qui travaille dans le secteur de la santé ?

Les tableaux en Python

Dans ce chapitre, vous découvrirez le package Matplotlib qui permet de créer des graphiques linéaires, des nuages de points et des histogrammes.

Visualisation en Python

Importation de matplotlib et pyplot

Ajout d'étiquettes et de titres aux axes

Lignes multiples sur le même graphique

Diagrammes de dispersion

Histogrammes

Quelles sont les applications des histogrammes dans le domaine financier ?

Les données sont-elles distribuées normalement ?

Comparaison de deux histogrammes

Ajouter une légende

Dans ce chapitre, vous aurez l'opportunité de mettre en pratique toutes les techniques apprises dans le cours sur les données du S&P 100.

Présentation de l'ensemble de données

Tableaux et NumPy

Examen approfondi des secteurs

Filtrage des tableaux

Résumé des données sectorielles

Graphique des ratios cours/bénéfice

Visualisation des tendances

Histogramme des ratios cours/bénéfice

Identifier les valeurs aberrantes

Veuillez indiquer l'élément atypique.

Étude de cas S&P 100

Stocks data (I)

Stocks data (II)

S&P 100 data

Le secteur financier utilise largement Python pour l'analyse quantitative, que ce soit pour comprendre la dynamique des transactions ou pour les systèmes de gestion des risques. Ce cours vous montrera comment analyser vos données financières en développant vos compétences en Python.
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Le premier chapitre explique comment Python et la finance sont étroitement liés. Vous apprendrez ensuite les bases de Python, telles que l'impression de résultats, la réalisation de calculs, la compréhension des types de données et la création de variables.
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Ensuite, vous aborderez les listes et les tableaux en Python, en découvrant comment les utiliser pour travailler avec des données. Vous utiliserez les paquets NumPy et Matplotlib pour manipuler et visualiser les données.
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Enfin, vous terminerez le cours en effectuant une analyse financière Python sur un ensemble de données S&P 100. Ici, vous appliquerez vos compétences en Python pour filtrer des listes, résumer des données sectorielles, créer un graphique à ratios C/B dans des histogrammes, visualiser des tendances financières et identifier des valeurs aberrantes.
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À la fin du cours, vous maîtriserez les bases de Python et les compétences pratiques en analyse financière. Ces compétences sont très recherchées dans le secteur financier pour résoudre des problèmes de finance quantitative. Ce cours fait partie de notre cursus « Finance Fundamentals in Python » (Principes fondamentaux de la finance en Python), idéal pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en Python dans le domaine de la finance.

<h2>Apprenez les bases de Python pour la finance</h2>
L'industrie financière utilise beaucoup Python pour l'analyse quantitative, allant de la compréhension des dynamiques de trading aux systèmes de gestion des risques. Ce cours vous montrera comment analyser vos données financières en renforçant vos compétences en Python.
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<h2>Manipuler et visualiser des données avec des packages Python</h2>
Le premier chapitre explique comment Python et la finance vont de pair. Vous apprendrez ensuite les bases de Python, telles que l'impression de sorties, l'exécution de calculs, la compréhension des types de données et la création de variables.
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Ensuite, vous aborderez les listes et les tableaux en Python, en explorant la manière dont vous pouvez les utiliser pour travailler avec des données. Vous utiliserez les packages NumPy et Matplotlib pour manipuler et visualiser les données.
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<h2>Effectuer des analyses financières à l'aide de Python</h2>
Enfin, vous terminerez le cours en réalisant une analyse financière en Python sur un ensemble de données du S&amp;P 100. Ici, vous appliquerez vos compétences en Python pour filtrer des listes, résumer des données sectorielles, tracer des ratios P/E dans des histogrammes, visualiser des tendances financières et identifier des valeurs aberrantes.
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À la fin du cours, vous serez confiant dans vos compétences de base en Python et dans vos compétences pratiques en analyse financière. Ces compétences sont fortement récompensées dans le secteur de la finance pour résoudre les problèmes de finance quantitative. Ce cours fait partie de notre cursus Finance Fundamentals in Python qui est parfait pour ceux qui souhaitent approfondir Python pour la finance.

Développez vos compétences Python pour booster votre carrière en finance. Maîtrisez listes et analyses.

Introduction à Python pour la finance

Principes fondamentaux de la finance en Python

Principes fondamentaux de la finance avec la FCI

Instructor

Two Dimensional Arrays

Two-dimensional arrays

Array Methods

Array Functions

The `arange()` function

The `transpose()` function

Array Indexing for 2D arrays

Let's practice!

Les tableaux en Python - Tableaux et fonctions 2D

Tableaux et fonctions 2D

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