Questo capitolo introduce le basi di Python, inclusi la denominazione delle variabili e i vari tipi di dato in Python.

Benvenuto in Python per la finanza!

Esegui codice vs. invia risposta

Python come calcolatrice

Variabili

Creare variabili numeriche

Calcolare il ricavo medio

Tipi di dati

Creare variabili di tipi diversi

Determinare i tipi

Combinare i tipi di dato

Benvenuto in Python

Questo capitolo introduce le liste in Python e come possono essere utilizzate per lavorare con i dati.

Liste

Creare liste in Python

Indicizzare gli elementi di una lista

Slicing di più elementi di una lista

Liste annidate

Crea una lista annidata di titoli

Sottoinsiemi da una lista annidata

Metodi e funzioni delle liste

Esplorare metodi e funzioni delle liste

Usare i metodi delle liste per aggiungere dati

Trova il titolo con il prezzo massimo

Questo capitolo introduce i pacchetti in Python, in particolare NumPy, e come può essere usato in modo efficiente per manipolare gli array.

Array

Crea un array

Operazioni elemento per elemento sugli array

Sottoinsiemi di elementi da un array

Array 2D e funzioni

Creare un array 2D

Sottoinsiemi di array 2D

Calcolare le statistiche di un array

Generare una sequenza di numeri

Usare gli array per l'analisi

Chi è sopra la media?

Chi opera nell'health care?

Array in Python

In questo capitolo sarai introdotto al pacchetto Matplotlib per creare grafici a linee, scatter plot e istogrammi.

Visualizzazione in Python

Importare matplotlib e pyplot

Aggiungere etichette degli assi e titoli

Più linee nello stesso grafico

Scatterplot

Istogrammi

Quali sono le applicazioni degli istogrammi in finanza?

I dati sono distribuiti normalmente?

Confrontare due istogrammi

Aggiungere una legenda

In questo capitolo avrai l’opportunità di applicare tutte le tecniche che hai imparato nel corso ai dati dell’S&P 100.

Introduzione all'insieme di dati

Array e NumPy

Uno sguardo più da vicino ai settori

Filtrare gli array

Riepilogare i dati per settore

Traccia i rapporti P/E

Visualizzare le tendenze

Istogramma dei rapporti P/E

Individua il valore anomalo

Individua l'outlier

Caso di studio S&P 100

Stocks data (I)

Stocks data (II)

S&P 100 data

Course Glossary

Il settore finanziario usa ampiamente Python per l’analisi quantitativa, dalla comprensione delle dinamiche di trading ai sistemi di gestione del rischio. In questo corso imparerai ad analizzare i tuoi dati finanziari sviluppando le tue competenze in Python.
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Nel primo capitolo vedrai perché Python e finanza vanno a braccetto. Imparerai poi le basi di Python: stampare l’output, eseguire calcoli, capire i tipi di dato e creare variabili.
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Successivamente, affronterai liste e array in Python, esplorando come usarli per lavorare con i dati. Utilizzerai i pacchetti NumPy e Matplotlib per manipolare e visualizzare i dati.
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Infine, concluderai il corso realizzando un’analisi finanziaria in Python su un insieme di dati dell’S&P 100. Metterai in pratica le tue competenze in Python per filtrare liste, riassumere i dati per settore, tracciare gli indici P/E in istogrammi, visualizzare tendenze finanziarie e individuare outlier.
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Alla fine del corso avrai sicurezza nelle basi di Python e nelle tecniche pratiche di analisi finanziaria. Queste competenze sono molto richieste nel settore per risolvere problemi di finanza quantitativa. Questo corso fa parte del percorso Finance Fundamentals in Python, ideale per chi vuole approfondire Python per la finanza.

I video includono trascrizioni in tempo reale che puoi visualizzare facendo clic su "Show transcript" in basso a sinistra nei video.

Il glossario del corso si trova a destra nella sezione delle risorse.

Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi aprire la valutazione facendo clic sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

<h2>Impara le basi di Python per la finanza</h2>
Il settore finanziario usa molto Python per fare analisi quantitative, che vanno dalla comprensione delle dinamiche di trading ai sistemi di gestione del rischio. Questo corso ti insegnerà come analizzare i tuoi dati finanziari sviluppando le tue competenze in Python.
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<h2>Gestisci e visualizza i dati con i pacchetti Python</h2>
Il primo capitolo spiega come Python e la finanza vadano a braccetto. Imparerai quindi le basi di Python, come stampare output, fare calcoli, capire i tipi di dati e creare variabili.
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Poi, parleremo di liste e array in Python, scoprendo come usarli per lavorare con i dati. Userai i pacchetti NumPy e Matplotlib per gestire e visualizzare i dati.
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<h2>Fai analisi finanziarie usando Python</h2>
Infine, finirai il corso facendo un'analisi finanziaria in Python su un set di dati S&amp;P 100. Qui userai le tue abilità in Python per filtrare elenchi, riassumere dati di settore, tracciare rapporti P/E in istogrammi, visualizzare tendenze finanziarie e identificare valori anomali.
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Alla fine del corso, avrai acquisito sicurezza nelle tue competenze di base in Python e nelle tue abilità pratiche di analisi finanziaria. Queste competenze sono super apprezzate nel mondo della finanza per risolvere problemi di finanza quantitativa. Questo corso fa parte del nostro percorso "Fondamenti di finanza in Python", perfetto per chi vuole approfondire Python per la finanza.

Sviluppa competenze Python per migliorare la tua carriera finanziaria con liste, array e visualizzazioni dati.

Introduzione a Python per la finanza

Fondamenti di finanza in Python

Fondamenti di finanza con CFI

Individua il valore anomalo

Introduzione a Python per la finanza

esercizio interattivo pratico