Bu bölümde, Black Friday gibi önemli finansal olayları belirlemene yardımcı olmak için Python datetime nesnelerini nasıl oluşturup yöneteceğini öğreneceksin. Ayrıca, Python sözlüklerini kullanarak öğeleri nasıl saklayacağını ve verimli şekilde arayacağını göreceksin.

datetime ile zamanı temsil etme

Tarihler için datetime oluşturma

Metinlerden datetime oluşturma

Datetime'lerle biçim dönüştürme

Datetime'lerle çalışmak

datetime özniteliklerine erişme

Datetime'leri karşılaştırma

Göreli datetime'ler oluşturma

Sözlükler

Sözlükler oluşturma ve erişme

Güvenli erişim ve silme

Tarihler (datetime) ve Sözlükler (dictionary)

Uygulamalı etkinlikler aracılığıyla, doğruluğu belirlemek için Boolean mantığını nasıl kullanacağını ve if ifadeleri ile döngülerde yürütmeyi kontrol etmek için karşılaştırma ve eşitlik operatörlerini nasıl uygulayacağını keşfedeceksin.

Karşılaştırma operatörleri

Türler arasında eşitlik

Atama ve eşitlik

Temettüleri karşılaştırma

Boolean işleçleri

Boolean işlemlerle kararlar

Boolean operatörleriyle değişken atama

Boole operatörleriyle olumsuzlama

If ifadeleri

Kontrol deyimleri

Satışlar ve satın alımları karşılaştırma

elif ve else ile dallanma

for ve while döngüleri

Bir for döngüsünden çıkma

Döngü yürütmesini kontrol etme

Kontrol Akışı ve Mantık

Dict’ler, listeler ve CSV dosyaları dahil diğer veri yapılarından finansal verileri kullanarak pandas ile DataFrame’leri nasıl oluşturup erişeceğini keşfet. Ardından, satırlar veya sütunlar boyunca verileri birleştirerek, ortalamalar hesaplayarak ve fonksiyonlarla verini genişleterek ek içgörüler ortaya çıkar.

Bir DataFrame Oluşturma

DataFrame'ler Oluşturma

Piyasa geçmişini okuma

Verilere Erişim

İsimleri kullanarak erişim

Dizinleri kullanarak erişim

Toplama ve özetleme

Ortalama fiyatlar

Medyan fiyatlar

Veriyi genişletme ve manipüle etme

Yeni sütunlar oluşturma

DataFrame'den sütunları düşürme

Pandas ile veriyi değiştirme

Pandas DataFrame

Bu son bölümde, gerçek dünya NASDAQ hisse verileriyle çalışmayı deneyerek yeni verileri nasıl yorumlayacağını, veriyi filtrelemek için maskeler oluşturmayı ve bulgularını grafiklerle görselleştirmeyi öğreneceksin.

head, tail ve describe ile veriye göz atma

Neden describe kullanılır

En üst ve en alta göz at

Veriyi betimleme

Verileri filtreleme

Neden veri filtrelenir

Hisse verilerini filtreleme.

Tarih aralığından veri seçme

Veri görselleştirme

Grafik türünü belirleme

Çizgi grafiği oluşturma

Grafik türünü seç

Kapanış

NASDAQ Hisse Verileriyle Çalışmak

Alphabet stock

Finans ya da iş analisti misin, yoksa hisse senedi portföyünü daha kolay yönetmenin bir yolunu mu arıyorsun? Öyleyse Python öğrenmek, riski hesaplama, piyasa sağlığını haritalama ve bir hissenin fiyat eğilimlerini görselleştirme gibi finansal görevleri otomatikleştirerek sana zaman ve para kazandırabilir.

Bu kursta, finansal verileri düzenlemek için Python veri yapıları, yürütme kontrol ifadeleri ve DataFrame’leri nasıl kullanacağını öğreneceksin. Ardından Federal Reserve Bank verilerini kullanarak pandas ile ulusal ekonomik eğilimleri keşfedeceksin—yatırım stratejilerini anlamanın önemli bir parçası. Ayrıca hisse senedi fiyat verilerine dayalı risk hesaplayacak ve bu verileri okunması kolay grafiklerde göstereceksin. Kursun sonunda, Wall Street’in yeni Python ustası olacaksın.

Introduction to Python for Finance

Python becerilerinizi finans için geliştirerek, datetime, if ifadeleri, DataFrame ve daha fazlasını öğrenin.

Finans için Orta Düzey Python

Datetime, if-statements, DataFrames ve daha fazlasını kullanmayı öğrenerek finans alanındaki Python becerilerinizi geliştirin.

Kapanış

Create Your Free Account