Acest capitol este o introducere în elementele de bază ale Python, inclusiv cum să denumești variabile și ce tipuri de date există în Python.

Bun venit în Python pentru finanțe!

Rulează codul vs. trimite răspunsul

Python ca un calculator

Variabile

Crearea variabilelor numerice

Calcularea venitului mediu

Tipuri de date

Crearea diferitelor tipuri de variabile

Determinarea tipurilor de date

Combinarea tipurilor de date

Bun venit în Python

Acest capitol prezintă listele în Python și modul în care pot fi folosite pentru a lucra cu date.

Liste

Crearea listelor în Python

Indexarea elementelor dintr-o listă

Extragerea mai multor elemente dintr-o listă

Liste imbricate

Creează o listă imbricată cu acțiuni

Extrage un element dintr-o listă imbricată

Metode și funcții pentru liste

Explorarea metodelor și funcțiilor pentru liste

Utilizarea metodelor de listă pentru a adăuga date

Găsirea acțiunii cu prețul maxim

Acest capitol prezintă pachetele în Python, în special pachetul NumPy, și cum poate fi utilizat eficient pentru a manipula tablouri.

Array-uri

Creează un array

Operații element cu element pe array-uri

Extragerea elementelor dintr-un array

Tablouri 2D și funcții

Crearea unui array 2D

Selecția din array-uri 2D

Calcularea statisticilor unui array

Generarea unei secvențe de numere

Utilizarea array-urilor pentru analiză

Cine este peste medie?

Cine activează în domeniul sănătății?

Tablouri în Python

În acest capitol, vei face cunoștință cu pachetul Matplotlib pentru crearea de grafice liniare, diagrame de dispersie și histograme.

Vizualizare în Python

Importarea matplotlib și pyplot

Adăugarea etichetelor axelor și a titlului

Mai multe linii pe același grafic

Grafice scatter

Histograme

Care sunt aplicațiile histogramelor în finanțe?

Datele sunt distribuite normal?

Compararea a două histograme

Adăugarea unei legende

În acest capitol, vei avea ocazia să aplici toate tehnicile învățate în curs pe datele S&P 100.

Prezentarea setului de date

Array-uri și NumPy

O privire mai atentă asupra sectoarelor

Filtrarea array-urilor

Rezumarea datelor pe sectoare

Reprezentarea grafică a rapoartelor P/E

Vizualizarea tendințelor

Histogramă a rapoartelor P/E

Identifică valoarea aberantă

Identifică valoarea atipică

Studiu de caz: S&P 100

S&P 100 data

Course Glossary

Stocks data (II)

Stocks data (I)

Industria financiară folosește Python pe scară largă pentru analiza cantitativă, de la înțelegerea dinamicii tranzacționării până la sistemele de gestionare a riscurilor. Acest curs îți va arăta cum să analizezi datele financiare pe măsură ce îți dezvolți abilitățile în Python.
<br><br>
Primul capitol explică legătura dintre Python și finanțe. Vei învăța elementele de bază ale Python: cum să afișezi rezultate, să efectuezi calcule, să înțelegi tipurile de date și să creezi variabile.
<br><br>
În continuare, vei explora listele și tablourile în Python și vei vedea cum le poți folosi pentru a lucra cu date. Vei utiliza pachetele NumPy și Matplotlib pentru a manipula și vizualiza date.
<br><br>
La final, vei realiza o analiză financiară în Python pe un set de date S&P 100. Vei aplica abilitățile dobândite pentru a filtra liste, a rezuma date pe sectoare, a reprezenta rapoartele P/E în histograme, a vizualiza tendințe financiare și a identifica valori extreme.
<br><br>
La sfârșitul cursului, vei avea o bază solidă în Python și competențe practice de analiză financiară. Aceste abilități sunt foarte căutate în industria financiară pentru rezolvarea problemelor de finanțe cantitative. Cursul face parte din traseul nostru Finance Fundamentals in Python, ideal pentru cei care doresc să aprofundeze Python în domeniul financiar.

Videourile conțin transcrieri pe care le poți afișa dând clic pe „Show transcript" în partea stângă jos a playerului.

Glosarul cursului se găsește în dreapta, în secțiunea de resurse.

Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de cel puțin 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea dând clic pe notificarea CPE credits din dreapta.

<h2>Învață fundamentele Python pentru finanțe</h2>
Industria financiară folosește pe scară largă Python pentru analiza cantitativă, de la înțelegerea dinamicii tranzacțiilor până la sistemele de gestionare a riscului. Acest curs îți va arăta cum să îți analizezi datele financiare dezvoltându-ți abilitățile de Python.
<br><br>
<h2>Manipulează și vizualizează datele cu pachete Python</h2>
Primul capitol explică modul în care Python și finanțele merg mână în mână. Apoi vei învăța bazele Python, cum ar fi afișarea rezultatelor, efectuarea calculelor, înțelegerea tipurilor de date și crearea variabilelor.
<br><br>
În continuare, vei acoperi listele și array-urile în Python, explorând cum le poți folosi pentru a lucra cu date. Vei folosi pachetele NumPy și Matplotlib pentru a manipula și vizualiza datele.
<br><br>
<h2>Efectuați analiza financiară folosind Python</h2>
În cele din urmă, vei încheia cursul realizând o analiză financiară în Python pe un set de date S&P 100. Aici, vei aplica abilitățile tale de Python pentru a filtra liste, a rezuma datele din sector, a reprezenta raporturile P/E în histograme, a vizualiza tendințele financiare și a identifica valorile aberante.
<br><br>
La finalul cursului, vei avea încredere în abilitățile tale de bază în Python și în abilitățile practice de analiză financiară. Aceste competențe sunt foarte apreciate în industria financiară pentru rezolvarea problemelor de finanțe cantitative. Acest curs face parte din traseul nostru Finance Fundamentals in Python, perfect pentru cei care doresc să aprofundeze Python pentru finanțe.

Dezvoltă-ți abilitățile Python pentru a-ți avansa cariera în finanțe. Lucrează cu liste și vizualizări.

Introducere în Python pentru finanțe

Bazele finanțelor în Python

Bazele finanțelor cu CFI

Identifică valoarea aberantă

Introducere în Python pentru finanțe

Exercițiu interactiv practic