Este capítulo é uma introdução aos conceitos básicos do Python, incluindo como nomear variáveis e vários tipos de dados no Python.

Bem-vindo ao Python para finanças!

Executar código vs. enviar resposta

O Python como calculadora

Variáveis

Criação de variáveis numéricas

Encontrar a receita média

Tipos de dados

Criação de diferentes tipos de variáveis

Determinação de tipos

Combinação de tipos de dados

Bem-vindo ao Python

Este capítulo apresenta as listas em Python e como elas podem ser usadas para trabalhar com dados.

Listas

Criação de listas em Python

Indexação de itens de lista

Fatiar vários elementos da lista

Listas aninhadas

Criar uma lista aninhada

Acesso a uma lista aninhada

Métodos e funções de lista

Uso de métodos de lista para adicionar dados

Encontrar ações com preço máximo

Este capítulo apresenta os pacotes do Python, especificamente o pacote NumPy, e como ele pode ser usado de forma eficiente para manipular matrizes.

Matrizes

Criação de uma matriz

Operações elementares em matrizes

Acesso a elementos de uma matriz

Matrizes 2D e funções

Criação de uma matriz 2D

Acesso a matrizes 2D

Cálculo de estatísticas de matriz

Geração de uma sequência de números

Uso de matrizes para análise

Quem está acima da média?

Quem está no setor de saúde?

Matrizes em Python

Neste capítulo, você conhecerá o pacote Matplotlib para criar gráficos de linhas, gráficos de dispersão e histogramas.

Visualização em Python

Importação de matplotlib e pyplot

Adição de rótulos e títulos de eixos

Várias linhas no mesmo gráfico

Gráficos de dispersão

Histogramas

Quais são as aplicações dos histogramas em finanças?

Os dados são distribuídos normalmente?

Comparação de dois histogramas

Adição de uma legenda

Neste capítulo, você terá a oportunidade de aplicar todas as técnicas que aprendeu no curso aos dados do S&P 100.

Apresentando o conjunto de dados

Matrizes e NumPy

Um olhar mais atento aos setores

Filtragem de matrizes

Resumo dos dados do setor

Plotar índices P/L

Visualização de tendências

Histograma de índices P/L

Identificar a discrepância

Nomear a discrepância

Estudo de caso do S&P 100

Stocks data (I)

Stocks data (II)

S&P 100 data

O setor financeiro usa Python extensivamente para análise quantitativa, desde a compreensão da dinâmica de negociação até os sistemas de gerenciamento de risco. Este curso mostrará a você como analisar seus dados financeiros, desenvolvendo suas habilidades em Python.
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O primeiro capítulo explica como Python e finanças andam de mãos dadas. Em seguida, você aprenderá noções básicas de Python, como impressão de resultados, realização de cálculos, compreensão de tipos de dados e criação de variáveis.
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Em seguida, você aprenderá sobre listas e matrizes em Python, explorando como usá-las para trabalhar com dados. Você usará os pacotes NumPy e Matplotlib para manipular e visualizar dados.
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Por fim, você concluirá o curso realizando uma análise financeira com Python em um conjunto de dados do S&P 100. Aqui, você aplicará suas habilidades em Python para filtrar listas, resumir dados do setor, plotar índices P/L em histogramas, visualizar tendências financeiras e identificar discrepâncias.
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Ao final do curso, você estará confiante em suas habilidades básicas em Python e em suas habilidades práticas de análise financeira. Essas habilidades são altamente recompensadas no setor financeiro para resolver problemas financeiros quantitativos. Este curso faz parte do nosso programa de Conceitos Básicos de Finanças com Python, que é perfeito para aqueles que desejam se aprofundar em Python para finanças.

<h2>Aprenda os fundamentos de Python para finanças</h2>
O setor financeiro usa Python extensivamente para análise quantitativa, desde a compreensão da dinâmica de negociação até os sistemas de gerenciamento de risco. Este curso mostrará a você como analisar seus dados financeiros, desenvolvendo suas habilidades em Python.
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<h2>Manipular e visualizar dados com pacotes Python</h2>
O primeiro capítulo explica como Python e finanças andam de mãos dadas. Em seguida, você aprenderá noções básicas de Python, como impressão de resultados, realização de cálculos, compreensão de tipos de dados e criação de variáveis.
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Em seguida, você abordará listas e matrizes em Python, explorando como você pode usá-las para trabalhar com dados. Você usará os pacotes NumPy e Matplotlib para manipular e visualizar dados.
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<h2>Realizar análises financeiras usando Python</h2>
Por fim, você concluirá o curso realizando uma análise financeira com Python em um conjunto de dados do S&amp;P 100. Aqui, você aplicará suas habilidades em Python para filtrar listas, resumir dados do setor, plotar índices de P/L em histogramas, visualizar tendências financeiras e identificar discrepâncias.
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Ao final do curso, você estará confiante em suas habilidades básicas em Python e em suas habilidades práticas de análise financeira. Essas habilidades são altamente recompensadas no setor financeiro para resolver problemas financeiros quantitativos. Este curso faz parte do nosso curso Finance Fundamentals in Python, que é perfeito para aqueles que desejam se aprofundar em Python para finanças.

Desenvolva habilidades em Python para impulsionar sua carreira financeira com listas e visualizações.

Introdução ao Python para finanças

"Desenvolva habilidades em Python para impulsionar sua carreira financeira com listas e visualizações."

Fundamentos de finanças em Python

Fundamentos de finanças com CFI

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!

Matrizes em Python - Matrizes 2D e funções