After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Se sei un analista finanziario o aziendale, o stai semplicemente cercando un modo più semplice per gestire il tuo portafoglio azionario, imparare Python può aiutarti ad automatizzare attività come il calcolo del rischio, il monitoraggio dello stato del mercato e la visualizzazione dell’andamento dei prezzi di un titolo, facendoti risparmiare tempo e denaro.In questo corso imparerai a usare le strutture dati di Python, le istruzioni di controllo del flusso e i DataFrame per manipolare dati finanziari. Lavorerai quindi con pandas, utilizzando dati della Federal Reserve Bank, per esplorare le tendenze economiche nazionali—una parte essenziale per comprendere le strategie di investimento. Calcolerai anche il rischio a partire dai dati dei prezzi azionari e visualizzerai questi dati in grafici facili da leggere. Alla fine del corso, sarai il nuovo Python di Wall Street.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Datetime e dizionari
In questo capitolo imparerai a creare e manipolare oggetti datetime di Python per aiutarti a individuare eventi finanziari chiave, come il Black Friday. Imparerai anche a memorizzare e cercare in modo efficiente elementi utilizzando i dizionari di Python.
- Rappresentare il tempo con i datetime50 XP
- Creare datetime per le date100 XP
- Oggetti datetime da stringhe100 XP
- Convertire il formato con i datetime100 XP
- Lavorare con i datetime50 XP
- Accedere agli attributi di datetime100 XP
- Confrontare oggetti datetime100 XP
- Creare datetime relativi100 XP
- Dizionari50 XP
- Creare e accedere ai dizionari100 XP
- Accesso sicuro ed eliminazione100 XP
2
Flusso di controllo e logica
Attraverso attività pratiche scoprirai come usare la logica booleana per determinare la verità e come utilizzare operatori di confronto e uguaglianza per controllare l’esecuzione in istruzioni if e nei cicli.
3
Pandas DataFrame
Scopri come creare e accedere ai DataFrame con pandas usando dati finanziari provenienti da altre strutture dati, inclusi dizionari, liste e file CSV. Poi otterrai ulteriori insight aggregando i dati per righe o colonne, calcolando medie ed estendendo i tuoi dati con funzioni.
4
Lavorare con i dati azionari NASDAQ
In questo capitolo finale metterai le mani su dati reali delle azioni NASDAQ mentre impari a interpretare nuovi dati, creare maschere per filtrare i dati e visualizzare le tue scoperte con grafici.
Python intermedio per la finanza
Corso
completato
