Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Você é analista financeiro, de negócios, ou quer uma forma mais simples de gerenciar sua carteira de ações? Aprender Python pode automatizar tarefas financeiras como calcular risco, mapear a saúde do mercado e visualizar tendências de preço de uma ação, economizando tempo e dinheiro.Neste curso, você vai aprender a usar estruturas de dados do Python, comandos de controle de execução e DataFrames para manipular dados financeiros. Em seguida, vai trabalhar com pandas, usando dados do Federal Reserve Bank, para explorar tendências econômicas nacionais — parte essencial para entender estratégias de investimento. Você também vai calcular risco com base em dados de preços de ações e exibir esses dados em gráficos fáceis de interpretar. Ao final do curso, você será o novo Python de Wall Street.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Datas e Dicionários
Neste capítulo, você vai aprender a criar e manipular objetos datetime do Python para ajudar a identificar eventos financeiros importantes, como a Black Friday. Você também vai aprender a armazenar e buscar itens com eficiência usando dicionários em Python.
- Representando o tempo com datetimes50 XP
- Criando datetimes para datas100 XP
- Datetimes a partir de strings100 XP
- Convertendo formatos com datetimes100 XP
- Trabalhando com datetimes50 XP
- Acessando atributos de datetime100 XP
- Comparando datetimes100 XP
- Criando datetimes relativos100 XP
- Dicionários50 XP
- Criando e acessando dicionários100 XP
- Acessando com segurança e excluindo100 XP
2
Fluxo de Controle e Lógica
Em atividades práticas, você vai descobrir como usar lógica booleana para determinar verdade e usar operadores de comparação e igualdade para controlar a execução em if-statements e loops.
3
DataFrame do pandas
Descubra como criar e acessar DataFrames com pandas usando dados financeiros a partir de outras estruturas de dados, incluindo dicts, listas e arquivos CSV. Em seguida, extraia insights adicionais ao agregar dados por linhas ou colunas, calcular médias e ampliar seus dados com funções.
4
Trabalhando com Dados de Ações da NASDAQ
No capítulo final, você vai trabalhar com dados reais de ações da NASDAQ enquanto aprende a interpretar novos dados, criar máscaras para filtrar informações e visualizar suas descobertas com gráficos.
Python Intermediário para Finanças
Curso
concluído
