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Cours

Python intermédiaire pour la finance

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 06/2022
Renforcez vos compétences en Python pour la finance en apprenant à utiliser datetime, if, les DataFrame et bien plus encore.
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PythonApplied Finance
4 h
15 vidéos
52 Exercices
4,150 XP
34,316
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Description du cours

Êtes-vous analyste financier ou business analyst, ou simplement à la recherche d’un moyen plus simple de gérer votre portefeuille d’actions ? Dans ce cas, apprendre Python peut automatiser des tâches financières comme le calcul du risque, l’évaluation de la santé du marché et la visualisation des tendances de prix d’une action, vous faisant gagner du temps et de l’argent.Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser les structures de données Python, les instructions de contrôle d’exécution et les DataFrames pour manipuler des données financières. Vous travaillerez ensuite avec pandas, à partir de données de la Federal Reserve Bank, pour explorer les tendances économiques nationales — une étape essentielle pour comprendre les stratégies d’investissement. Vous calculerez aussi le risque à partir de données de prix d’actions et afficherez ces informations dans des graphiques faciles à lire. À la fin de ce cours, vous serez le nouveau Python de Wall Street.

Prérequis

Introduction to Python for Finance
1

Datetimes and Dictionaries

In this chapter, you’ll learn how to create and manipulate Python datetime objects to help you identify key financial events, such as Black Friday. You’ll also learn how to store and efficiently look up items using Python dictionaries.
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2

Control Flow and Logic

Through hands-on activities, you’ll discover how to use Boolean logic to determine truth and use comparison and equality operators to control execution in if-statements and loops.
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3

Pandas Dataframe

Discover how to create and access DataFrames with pandas using financial data from other data structures, including Dicts, lists, and CSV files. You’ll then uncover additional insights, as you aggregate data across rows or columns, calculate averages, and extend your data using functions.
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4

Working with NASDAQ Stock Data

In this final chapter, you’ll try your hand at working with real-world NASDAQ stock data as you learn how to interpret new data, create masks to filter data, and visualize your findings with plots.
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