これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
「Python for Data Science」で身につけたスキルを実際の金融データに活用したい方に向けて、このコースは非常に役立つツールをご紹介します。
まず、Excelからpandasへ、そしてpandasからExcelへデータをやり取りする方法を学びます。次に、GoogleやYahoo! FinanceといったオンラインAPIから株価データを取得し、連邦準備制度理事会（Federal Reserve）のマクロデータやOANDAの為替レートを取得する方法を学びます。最後に、さまざまな期間のリターンの計算、IPOのセクター別パフォーマンス分析、相関の計算と要約を行います。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
Excelから上場銘柄データをインポートする
この章では、Excelブックの複数シートからpandasのDataFrameにデータをインポートし、クリーンアップして結合する方法を学びます。あわせて、データのグループ化、カテゴリ別の要約、サブプロットやヒートマップを使った可視化も練習します。
使用するのは、NASDAQ、NYSE、AMEXに上場している企業のデータです。企業名、ティッカー、直近の時価総額と株価、セクターや業種グループ、IPO年といった情報が含まれます。第2章では、このデータを基に一部企業の株価履歴をダウンロードして分析します。
- CSV からのデータ読み込み・確認・クリーニング50 XP
- NASDAQ の上場情報をインポートする100 XP
- データのインポートをどう直しますか？50 XP
- .read_csv() に適切な解析引数を指定してデータを読み込む100 XP
- Excelワークシートからデータを読み込む50 XP
- 単一シートから上場情報を読み込む100 XP
- 2つのシートから上場データを読み込む100 XP
- 複数のワークシートからデータを結合する50 XP
- すべての上場データを読み込み、辞書のキーと値を順に処理する100 XP
- NYSE と NASDAQ に上場している企業は何社ありますか？50 XP
- 複数のExcelワークシートからのデータ読み込みと結合を自動化する100 XP
2
Webから金融データをインポートする
この章では、`pandas` の `DataReader` を使って、Google FinanceやFederal Reserve Data Serviceへのオンラインデータアクセスを紹介します。データの取得、基本的な操作、時系列の結合、そして結果の可視化を行います。
3
データの要約と可視化
この章では、個々の変数の主要な特徴をシンプルな指標で捉える方法を学びます。これにより、データセット内の変数の分布を理解しやすくなります。データの中心的、または代表的な値はどれか。分布は広がっているのか、それともある中間点の周囲に比較的集中しているのか。外れ値はあるのか。全体の分布はどのような形か、といった点を見ていきます。
4
カテゴリ別にデータを集約して記述する
この章では、1つ以上のカテゴリ変数でデータをグループ化し、各カテゴリの要約統計量を計算・可視化する方法を紹介します。その過程で、セクターやIPO年次の違いによる企業統計の比較、時系列での世界の所得分布の分析、そしてseabornライブラリを使ったさまざまな統計チャートの作成方法を学びます。
Pythonでの金融データのインポートと管理
コース修了
