Chương này giới thiệu các kiến thức cơ bản của Python, bao gồm cách đặt tên biến và các kiểu dữ liệu khác nhau trong Python.

Chào mừng bạn đến với Python cho Tài chính!

Chạy mã và gửi câu trả lời

Dùng Python như máy tính

Biến

Tạo biến số

Tính doanh thu trung bình

Kiểu dữ liệu

Tạo các kiểu biến khác nhau

Xác định kiểu dữ liệu

Kết hợp các kiểu dữ liệu

Chào mừng đến với Python

Chương này giới thiệu về list trong Python và cách dùng chúng để làm việc với dữ liệu.

Danh sách

Tạo list trong Python

Truy cập phần tử theo chỉ mục

Cắt (slice) nhiều phần tử trong danh sách

Danh sách lồng nhau

Tạo danh sách lồng nhau cho cổ phiếu

Trích xuất phần con từ danh sách lồng nhau

Các phương thức và hàm của list

Khám phá các method và function của list

Dùng phương thức của list để thêm dữ liệu

Tìm cổ phiếu có giá cao nhất

List

Chương này giới thiệu các gói trong Python, cụ thể là gói NumPy và cách sử dụng hiệu quả để thao tác với array.

Mảng

Tạo một mảng

Phép toán theo phần tử trên mảng

Chọn phần tử từ một mảng

Mảng 2D và hàm

Tạo mảng 2D

Chọn lọc mảng 2D

Tính toán thống kê trên mảng

Tạo một dãy số

Dùng mảng để phân tích

Ai cao hơn mức trung bình?

Những ai thuộc lĩnh vực chăm sóc sức khỏe?

Array trong Python

Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu gói Matplotlib để tạo biểu đồ đường, biểu đồ phân tán và histogram.

Trực quan hóa trong Python

Nhập matplotlib và pyplot

Thêm nhãn trục và tiêu đề

Nhiều đường trên cùng một biểu đồ

Biểu đồ phân tán

Biểu đồ tần suất

Histogram được dùng vào những việc gì trong tài chính?

Dữ liệu có phân phối chuẩn không?

So sánh hai biểu đồ tần suất

Thêm chú giải (legend)

Trực quan hóa dữ liệu trong Python

Trong chương này, bạn sẽ có cơ hội áp dụng tất cả kỹ thuật đã học trong khóa vào dữ liệu S&P 100.

Giới thiệu bộ dữ liệu

Danh sách (Lists)

Arrays và NumPy

Xem kỹ hơn về các ngành

Lọc mảng

Tóm tắt dữ liệu theo ngành

Vẽ biểu đồ các tỷ lệ P/E

Trực quan hóa xu hướng

Biểu đồ tần suất P/E

Xác định điểm ngoại lai

Gọi tên điểm ngoại lai

Nghiên cứu tình huống S&P 100

S&P 100 data

Course Glossary

Stocks data (II)

Stocks data (I)

Ngành tài chính sử dụng Python rộng rãi cho phân tích định lượng, từ hiểu động lực giao dịch đến các hệ thống quản trị rủi ro. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn phân tích dữ liệu tài chính bằng cách rèn luyện kỹ năng Python.
<br><br>
Chương đầu giải thích vì sao Python và tài chính luôn song hành. Bạn sẽ học các khái niệm cơ bản của Python như in kết quả, thực hiện phép tính, hiểu kiểu dữ liệu và tạo biến.
<br><br>
Tiếp theo, bạn sẽ học về list và array trong Python, khám phá cách dùng chúng để làm việc với dữ liệu. Bạn sẽ sử dụng các gói NumPy và Matplotlib để xử lý và trực quan hóa dữ liệu.
<br><br>
Cuối cùng, bạn sẽ kết thúc khóa học bằng một bài phân tích tài chính trên bộ dữ liệu S&P 100 bằng Python. Tại đây, bạn sẽ áp dụng kỹ năng Python để lọc list, tóm tắt dữ liệu theo ngành, vẽ histogram cho tỷ lệ P/E, trực quan hóa xu hướng tài chính và xác định outlier.
<br><br>
Kết thúc khóa học, bạn sẽ tự tin với kỹ năng Python cơ bản và kỹ năng phân tích tài chính thực hành. Những kỹ năng này được đánh giá cao trong ngành tài chính để giải quyết các bài toán tài chính định lượng. Khóa học là một phần của lộ trình Finance Fundamentals in Python, phù hợp cho những ai muốn đào sâu vào Python cho tài chính.

Video có phụ đề trực tiếp, bạn có thể hiển thị bằng cách nhấp vào "Show transcript" ở góc dưới bên trái của video.

Bảng thuật ngữ của khóa học có ở bên phải trong phần tài nguyên.

Để nhận tín chỉ CPE bạn cần hoàn thành khóa học và đạt ít nhất 70% ở bài đánh giá đủ điều kiện. Bạn có thể mở bài đánh giá bằng cách nhấp vào mục CPE credits ở bên phải.

<h2>Học các kiến thức cơ bản về Python cho Tài chính</h2>
Ngành tài chính sử dụng Python rộng rãi cho phân tích định lượng, từ việc hiểu động lực giao dịch đến các hệ thống quản lý rủi ro. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách phân tích dữ liệu tài chính của mình bằng cách xây dựng kỹ năng Python của bạn.
<br><br>
<h2>Thao tác và trực quan hóa dữ liệu với các gói Python</h2>
Chương đầu tiên giải thích cách Python và tài chính gắn liền với nhau. Sau đó, bạn sẽ học các kiến thức cơ bản về Python như in ra kết quả, thực hiện các phép tính, hiểu các kiểu dữ liệu và tạo biến.
<br><br>
Tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu về danh sách và mảng trong Python, khám phá cách bạn có thể sử dụng chúng để làm việc với dữ liệu. Bạn sẽ sử dụng các gói NumPy và Matplotlib để xử lý và trực quan hóa dữ liệu.
<br><br>
<h2>Thực hiện phân tích tài chính bằng Python</h2>
Cuối cùng, bạn sẽ hoàn thành khóa học bằng cách thực hiện một phân tích tài chính bằng Python trên bộ dữ liệu S&P 100. Tại đây, bạn sẽ áp dụng kỹ năng Python của mình để lọc danh sách, tóm tắt dữ liệu ngành, vẽ biểu đồ tần suất tỷ lệ P/E, trực quan hóa xu hướng tài chính và xác định các giá trị ngoại lai.
<br><br>
Vào cuối khóa học, bạn sẽ tự tin với kỹ năng Python cơ bản và kỹ năng phân tích tài chính thực tiễn của mình. Những kỹ năng này được đánh giá cao trong ngành tài chính để giải quyết các vấn đề tài chính định lượng. Khóa học này là một phần của chuỗi Finance Fundamentals in Python của chúng tôi, rất phù hợp cho những ai muốn tìm hiểu sâu hơn về Python cho tài chính.

Nâng cao kỹ năng Python để phát triển sự nghiệp tài chính. Học làm việc với danh sách, mảng, dữ liệu.

Nhập môn Python cho Tài chính

Cơ bản về Tài chính trong Python

Nguyên tắc cơ bản về tài chính với CFI

Histogram được dùng vào những việc gì trong tài chính?

Nhập môn Python cho Tài chính

Bài tập tương tác thực hành