Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Bist du Finanz- oder Business-Analyst oder suchst einfach nach einer einfacheren Möglichkeit, dein Aktienportfolio zu verwalten? Mit Python kannst du finanzielle Aufgaben automatisieren – etwa Risiko berechnen, die Marktlage einschätzen und Kursverläufe visualisieren – und so Zeit und Geld sparen.In diesem Kurs lernst du, wie du mit Python-Datenstrukturen, Kontrollflussanweisungen und DataFrames Finanzdaten bearbeitest. Anschließend arbeitest du mit pandas und Daten der Federal Reserve Bank, um nationale Wirtschaftstrends zu erkunden – ein zentraler Bestandteil für das Verständnis von Anlagestrategien. Außerdem berechnest du Risiken auf Basis von Aktienkursdaten und visualisierst diese in leicht lesbaren Diagrammen. Am Ende dieses Kurses bist du der neue Python von der Wall Street.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Datetimes und Dictionaries
In diesem Kapitel lernst du, Python-datetime-Objekte zu erstellen und zu verändern, um wichtige finanzielle Ereignisse wie Black Friday zu identifizieren. Außerdem erfährst du, wie du Elemente mit Python-Dictionaries speicherst und effizient nachschlägst.
- Zeit mit Datetime-Objekten darstellen50 XP
- Datetimes für Datumsangaben erstellen100 XP
- Datetimes aus Strings100 XP
- Formate mit datetimes umwandeln100 XP
- Mit Datetime-Objekten arbeiten50 XP
- Auf datetime-Attribute zugreifen100 XP
- Datetimes vergleichen100 XP
- Relative Datetimes erstellen100 XP
- Dictionaries50 XP
- Dictionaries erstellen und abrufen100 XP
- Sicher zugreifen und löschen100 XP
2
Kontrollfluss und Logik
Mit praxisnahen Aufgaben entdeckst du, wie du Boolesche Logik nutzt, um Wahrheitswerte zu bestimmen, und Vergleichs- sowie Gleichheitsoperatoren einsetzt, um die Ausführung in if-Anweisungen und Schleifen zu steuern.
3
pandas DataFrame
Entdecke, wie du mit pandas DataFrames aus Finanzdaten anderer Datenstrukturen – darunter Dicts, Listen und CSV-Dateien – erstellst und darauf zugreifst. Anschließend gewinnst du zusätzliche Einblicke, indem du Daten über Zeilen oder Spalten aggregierst, Mittelwerte berechnest und deine Daten mithilfe von Funktionen erweiterst.
4
Arbeiten mit NASDAQ-Aktienkursdaten
In diesem letzten Kapitel arbeitest du mit realen NASDAQ-Aktienkursdaten: Du lernst, neue Daten zu interpretieren, Masken zum Filtern zu erstellen und deine Ergebnisse mit Diagrammen zu visualisieren.
Fortgeschrittenes Python für Finanzen
Kurs
abgeschlossen
