Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
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
Programme de formation
Plan du cours
1
Dates et heures et dictionnaires
Dans ce chapitre, vous apprendrez à créer et manipuler des objets datetime en Python pour vous aider à repérer des événements financiers clés, comme le Black Friday. Vous verrez aussi comment stocker des éléments et les retrouver efficacement grâce aux dictionnaires Python.
- Représenter le temps avec des datetime50 XP
- Créer des objets datetime pour des dates100 XP
- Objets datetime à partir de chaînes100 XP
- Convertir des formats avec les datetimes100 XP
- Travailler avec les objets datetime50 XP
- Accéder aux attributs d’un datetime100 XP
- Comparer des objets datetime100 XP
- Créer des datetimes relatifs100 XP
- Dictionnaires50 XP
- Créer et accéder à des dictionnaires100 XP
- Accéder en toute sécurité et supprimer100 XP
2
Contrôle de flux et logique
Au travers d’exercices pratiques, vous découvrirez comment utiliser la logique booléenne pour évaluer la vérité et employer des opérateurs de comparaison et d’égalité pour contrôler l’exécution dans des instructions if et des boucles.
3
Pandas DataFrame
Découvrez comment créer et consulter des DataFrames avec pandas à partir de données financières issues d’autres structures, y compris des dicts, des listes et des fichiers CSV. Vous mettrez ensuite au jour des informations supplémentaires en agrégeant des données sur les lignes ou les colonnes, en calculant des moyennes et en enrichissant vos données avec des fonctions.
4
Travailler avec des données d’actions NASDAQ
Dans ce dernier chapitre, vous vous exercerez sur de vraies données d’actions du NASDAQ en apprenant à interpréter de nouvelles données, à créer des masques pour filtrer les enregistrements et à visualiser vos résultats avec des graphiques.
Python intermédiaire pour la finance
Cours
terminé
