After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Dacă vrei să aplici noile tale abilități de „Python pentru Data Science" pe date financiare reale, acest curs îți oferă instrumente extrem de valoroase.
Întâi vei învăța cum să extragi date din Excel în pandas și invers. Apoi vei vedea cum să preiei prețuri de acțiuni din diverse API-uri online, precum
Google sau Yahoo! Finance, date macroeconomice de la Rezerva Federală și cursuri de schimb valutar de la OANDA. În final, vei învăța să calculezi randamente pentru diferite orizonturi de timp,
să analizezi performanța acțiunilor pe sectoare pentru IPO-uri și să calculezi și să rezumi corelații.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Importul datelor despre listări bursiere din Excel
În acest capitol, vei învăța cum să imporți, să curăți și să combini date din foile unui registru Excel într-un DataFrame pandas. Vei exersa, de asemenea, gruparea datelor, rezumarea informațiilor pe categorii și vizualizarea rezultatelor cu ajutorul subgraficelor și hărților termice.
Vei lucra cu date despre companii listate la bursele NASDAQ, NYSE și AMEX, incluzând informații despre numele companiei, simbolul bursier, ultima capitalizare de piață și prețul acțiunii, sectorul sau grupul din industrie și anul IPO-ului. În Capitolul 2, vei extinde aceste date pentru a descărca și analiza istoricul prețurilor acțiunilor unor astfel de companii.
- Citirea, inspectarea și curățarea datelor din CSV50 XP
- Importă informații despre listările de pe NASDAQ100 XP
- Cum corectezi importul datelor?50 XP
- Citește datele cu .read_csv() folosind argumente de parsare adecvate100 XP
- Citește date din foi de calcul Excel50 XP
- Încarcă informații despre listări dintr-o singură foaie100 XP
- Încarcă datele de listare din două foi de calcul100 XP
- Combină date din mai multe foi de lucru50 XP
- Încarcă toate datele de listare și iterează prin perechile cheie-valoare ale unui dicționar100 XP
- Câte companii sunt listate pe NYSE și NASDAQ?50 XP
- Automatizează încărcarea și combinarea datelor din mai multe foi Excel100 XP
2
Importul datelor financiare de pe web
Acest capitol introduce accesul online la date din Google Finance și din serviciul de date al Rezervei Federale prin intermediul `pandas` `DataReader`. Vei prelua date, vei efectua manipulări de bază, vei combina serii de date și vei vizualiza rezultatele.
3
Rezumarea datelor și vizualizarea rezultatelor
În acest capitol, vei învăța cum să surprinzi caracteristicile esențiale ale variabilelor individuale prin metrici simple. Astfel, va fi mai ușor să înțelegi distribuția variabilelor din setul tău de date: Ce valori sunt centrale sau tipice pentru datele tale? Sunt datele larg dispersate sau mai degrabă concentrate în jurul unui punct median? Există valori extreme? Cum arată distribuția în ansamblu?
4
Agregarea și descrierea datelor pe categorii
Acest capitol introduce capacitatea de a grupa datele după una sau mai multe variabile categoriale și de a calcula și vizualiza statistici rezumative pentru fiecare categorie. Pe parcurs, vei compara statistici ale companiilor din sectoare diferite și din generații de IPO-uri distincte, vei analiza distribuția globală a veniturilor în timp și vei învăța să creezi diverse grafice statistice folosind biblioteca seaborn.
Importul și gestionarea datelor financiare în Python
Curs
finalizat
