Curso
Introdução ao Python para finanças
BásicoNível de habilidade
Atualizado 04/2026
PythonApplied Finance4 h14 vídeos54 Exercícios4,600 XP100K+Declaração de realização
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Aprenda os fundamentos de Python para finanças
O setor financeiro usa Python extensivamente para análise quantitativa, desde a compreensão da dinâmica de negociação até os sistemas de gerenciamento de risco. Este curso mostrará a você como analisar seus dados financeiros, desenvolvendo suas habilidades em Python.Manipular e visualizar dados com pacotes Python
O primeiro capítulo explica como Python e finanças andam de mãos dadas. Em seguida, você aprenderá noções básicas de Python, como impressão de resultados, realização de cálculos, compreensão de tipos de dados e criação de variáveis.Em seguida, você abordará listas e matrizes em Python, explorando como você pode usá-las para trabalhar com dados. Você usará os pacotes NumPy e Matplotlib para manipular e visualizar dados.
Realizar análises financeiras usando Python
Por fim, você concluirá o curso realizando uma análise financeira com Python em um conjunto de dados do S&P 100. Aqui, você aplicará suas habilidades em Python para filtrar listas, resumir dados do setor, plotar índices de P/L em histogramas, visualizar tendências financeiras e identificar discrepâncias.Ao final do curso, você estará confiante em suas habilidades básicas em Python e em suas habilidades práticas de análise financeira. Essas habilidades são altamente recompensadas no setor financeiro para resolver problemas financeiros quantitativos. Este curso faz parte do nosso curso Finance Fundamentals in Python, que é perfeito para aqueles que desejam se aprofundar em Python para finanças.
Pré-requisitos
Não há pré-requisitos para esse curso1
Bem-vindo ao Python
Este capítulo é uma introdução aos conceitos básicos do Python, incluindo como nomear variáveis e vários tipos de dados no Python.
2
Listas
Este capítulo apresenta as listas em Python e como elas podem ser usadas para trabalhar com dados.
3
Matrizes em Python
Este capítulo apresenta os pacotes do Python, especificamente o pacote NumPy, e como ele pode ser usado de forma eficiente para manipular matrizes.
4
Visualização em Python
Neste capítulo, você conhecerá o pacote Matplotlib para criar gráficos de linhas, gráficos de dispersão e histogramas.
5
Estudo de caso do S&P 100
Neste capítulo, você terá a oportunidade de aplicar todas as técnicas que aprendeu no curso aos dados do S&P 100.
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