एप्लाइड फाइनेंस में Python

अपने Python वित्तीय कौशल को बेहतर बनाएं और डेटा को संचालित करना तथा बेहतर डेटा-आधारित निर्णय लेना सीखें।आप इस ट्रैक की शुरुआत पोर्टफोलियो का मूल्यांकन करना, जोखिम जोखिम को कम करना, और संभावना को मॉडल करने के लिए मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग करना सीखकर करेंगे। इसके बाद, आप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके पोर्टफोलियो को पुनर्संतुलित करना सीखेंगे। इंटरैक्टिव कोडिंग अभ्यासों के माध्यम से, आप SciPy, statsmodels, scikit-learn, TensorFlow, Keras, और XGBoost सहित शक्तिशाली लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके जोखिम का विश्लेषण और प्रबंधन करेंगे। फिर आप जो आपने सीखा है उसे लागू करके वित्तीय संस्थानों द्वारा आमतौर पर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर देंगे, जैसे कि ऋण या क्रेडिट कार्ड अनुरोध को मंजूरी देनी है या नहीं, मशीन लर्निंग और वित्तीय तकनीकों का उपयोग करके। इस दौरान, आप GARCH मॉडल भी बनाएंगे और Microsoft स्टॉक्स, ऐतिहासिक विदेशी विनिमय दरों और क्रिप्टोकरेंसी डेटा वाले वास्तविक डेटासेट्स के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे। इस ट्रैक की शुरुआत करें ताकि आप अपने Python वित्तीय कौशल को आगे बढ़ा सकें।