Dit hoofdstuk is een introductie tot de basis van Python, waaronder het benoemen van variabelen en verschillende datatypes in Python.

Welkom bij Python voor Finance!

Code uitvoeren vs. antwoord verzenden

Python als rekenmachine

Variabelen

Numerieke variabelen maken

Het gemiddelde van de omzet berekenen

Datatypes

Verschillende soorten variabelen maken

Typen bepalen

Gegevenstypen combineren

Welkom bij Python

Dit hoofdstuk introduceert lijsten in Python en hoe je ze kunt gebruiken om met data te werken.

Lijsten

Lijsten maken in Python

Items in een lijst indexeren

Meerdere elementen uit een lijst slicen

Geneste lijsten

Vul een geneste lijst aan

Subset van een geneste lijst maken

Lijstmethoden en -functies

Lijstmethoden en -functies verkennen

Lijstmethoden gebruiken om data toe te voegen

Aandeel met hoogste prijs vinden

Dit hoofdstuk introduceert pakketten in Python, met name het NumPy-pakket, en hoe je het efficiënt kunt gebruiken om arrays te bewerken.

Arrays

Maak een array

Elementgewijze bewerkingen op arrays

Elementen subsetten uit een array

2D-arrays en functies

Een 2D-array maken

Subsetten van 2D-arrays

Arraystatistieken berekenen

Een reeks getallen genereren

Arrays gebruiken voor analyse

Wie zit er boven het gemiddelde?

Wie zit er in de gezondheidszorg?

Arrays in Python

In dit hoofdstuk maak je kennis met het pakket Matplotlib voor het maken van lijndiagrammen, spreidingsdiagrammen en histogrammen.

Visualiseren in Python

matplotlib en pyplot importeren

Aslabels en titels toevoegen

Meerdere lijnen in dezelfde plot

Scatterplots

Histogrammen

Wat zijn toepassingen van histogrammen in finance?

Is de data normaal verdeeld?

Twee histogrammen vergelijken

Een legenda toevoegen

In dit hoofdstuk pas je alle technieken toe die je in de cursus hebt geleerd op de S&P 100-data.

De gegevensset verkennen

Arrays en NumPy

Een nadere blik op de sectoren

Arrays filteren

Sectorgegevens samenvatten

P/E-ratio’s plotten

Trends visualiseren

Histogram van P/E-ratio's

Identificeer de uitschieter

Noem de uitschieter

S&P 100-casestudy

Stocks data (I)

Stocks data (II)

S&P 100 data

Course Glossary

De financiële sector gebruikt Python veel voor kwantitatieve analyse, van het begrijpen van handelsdynamiek tot risicobeheersystemen. In deze cursus leer je je financiële data analyseren terwijl je je Python-vaardigheden opbouwt.
<br><br>
In het eerste hoofdstuk zie je waarom Python en finance zo goed samengaan. Daarna leer je de basis van Python, zoals output afdrukken, berekeningen uitvoeren, datatypes begrijpen en variabelen maken.
<br><br>
Vervolgens ga je aan de slag met lijsten en arrays in Python en ontdek je hoe je die kunt gebruiken om met data te werken. Je gebruikt de pakketten NumPy en Matplotlib om data te bewerken en te visualiseren.
<br><br>
Tot slot rond je de cursus af met een Python-analyse van financiële data op een S&P 100-gegevensset. Je past je Python-vaardigheden toe om lijsten te filteren, sectordata samen te vatten, K/W-ratio’s in histogrammen te plotten, financiële trends te visualiseren en uitschieters te identificeren.
<br><br>
Aan het einde van de cursus voel je je zeker over je basiskennis van Python en je praktische vaardigheden in financiële analyse. Deze vaardigheden zijn zeer gewild in de financiële sector om kwantitatieve finance-problemen op te lossen. Deze cursus maakt deel uit van onze Finance Fundamentals in Python-track, ideaal als je dieper in Python voor finance wilt duiken.

De video’s bevatten live-transcripten die je kunt tonen door linksonder in de video’s op "Show transcript" te klikken.

De begrippenlijst van de cursus vind je rechts in de sectie met bronnen.

Om CPE-credits te behalen, moet je de cursus afronden en minimaal 70% scoren op de gekwalificeerde toets. Je kunt naar de toets navigeren door rechts te klikken op de CPE-credits-callout.

<h2>Leer de basis van Python voor financiën</h2>
De financiële wereld gebruikt Python veel voor kwantitatieve analyses, van het begrijpen van handelsdynamiek tot risicobeheersystemen. In deze cursus leer je hoe je je financiële gegevens kunt analyseren door je Python-vaardigheden te verbeteren.
<br><br>
<h2>Gegevens bewerken en weergeven met Python-pakketten</h2>
Het eerste hoofdstuk legt uit hoe Python en financiën hand in hand gaan. Je leert dan de basis van Python, zoals dingen afdrukken, berekeningen maken, datatypes begrijpen en variabelen maken.
<br><br>
Vervolgens ga je aan de slag met lijsten en arrays in Python, en kijk je hoe je die kunt gebruiken om met gegevens te werken. Je gaat de NumPy- en Matplotlib-pakketten gebruiken om gegevens te bewerken en te visualiseren.
<br><br>
<h2>Financiële analyse uitvoeren met Python</h2>
Tot slot rond je de cursus af door een financiële analyse in Python te doen op een S&amp;P 100-dataset. Hier ga je je Python-vaardigheden gebruiken om lijsten te filteren, sectorgegevens samen te vatten, P/E-ratio's in histogrammen weer te geven, financiële trends te visualiseren en uitschieters te identificeren.
<br><br>
Aan het einde van de cursus heb je vertrouwen in je basisvaardigheden in Python en praktische vaardigheden op het gebied van financiële analyse. Deze vaardigheden worden in de financiële sector echt gewaardeerd om kwantitatieve financiële problemen op te lossen. Deze cursus hoort bij ons traject Financiële basisbeginselen in Python, dat echt perfect is voor mensen die zich meer willen verdiepen in Python voor financiële toepassingen.

Verhoog je financiële carrière met Python. Leer werken met lijsten, arrays en datavisualisaties.

Introductie tot Python voor Finance

Financiële basisprincipes in Python

Financiële basisprincipes met CFI

Is de data normaal verdeeld?

Introductie tot Python voor Finance

Oefeninstructies

Interactieve oefening met praktijkervaring