ファイナンスのためのPython入門

基礎スキルレベル

更新日 2026/04

Pythonのスキルを身につけ、金融キャリアを向上させましょう。リスト、配列、データ可視化の活用方法を学び、財務分析を習得しましょう。

コース説明

前提条件

このコースに受講要件はありません

Welcome to Python

This chapter is an introduction to basics in Python, including how to name variables and various data types in Python.

Welcome to Python for Finance!

50 XP

Run code vs. submit answer

100 XP

Python as a calculator

100 XP

Variables

50 XP

Creating numeric variables

100 XP

Finding the average revenue

100 XP

Data types

50 XP

Creating different types of variables

100 XP

Determining types

100 XP

Combining data types

100 XP

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Lists

This chapter introduces lists in Python and how they can be used to work with data.

Lists

50 XP

Creating lists in Python

100 XP

Indexing list items

100 XP

Slicing multiple list elements

100 XP

Nested lists

50 XP

Stock up a nested list

100 XP

Subset a nested list

100 XP

List methods and functions

50 XP

Exploring list methods and functions

100 XP

Using list methods to add data

100 XP

Finding stock with maximum price

100 XP

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Arrays in Python

This chapter introduces packages in Python, specifically the NumPy package and how it can be efficiently used to manipulate arrays.

Arrays

50 XP

Create an array

100 XP

Elementwise operations on arrays

100 XP

Subsetting elements from an array

100 XP

2D arrays and functions

50 XP

Creating a 2D array

100 XP

Subsetting 2D arrays

100 XP

Calculating array stats

100 XP

Generating a sequence of numbers

100 XP

Using arrays for analysis

50 XP

Who's above average?

100 XP

Who's in health care?

100 XP

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Visualization in Python

In this chapter, you will be introduced to the Matplotlib package for creating line plots, scatter plots, and histograms.

Visualization in Python

50 XP

Importing matplotlib and pyplot

100 XP

Adding axis labels and titles

100 XP

Multiple lines on the same plot

100 XP

Scatterplots

100 XP

Histograms

50 XP

What are applications of histograms in finance?

50 XP

Is data normally distributed?

100 XP

Comparing two histograms

100 XP

Adding a legend

100 XP

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S&P 100 Case Study

In this chapter, you will get a chance to apply all the techniques you learned in the course on the S&P 100 data.

Introducing the dataset

50 XP

Lists

100 XP

Arrays and NumPy

100 XP

A closer look at the sectors

50 XP

Filtering arrays

100 XP

Summarizing sector data

100 XP

Plot P/E ratios

100 XP

Visualizing trends

50 XP

Histogram of P/E ratios

100 XP

Identify the outlier

50 XP

Name the outlier

100 XP

チャプターを開始

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