Sariți la conținutul principal
AcasăPython

Curs

Intermediate Python for Finance

IntermediarNivel de competențe
Actualizat 06.2022
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
Începe cursul gratuit
PythonApplied Finance
4 h
15 videoclipuri
52 Exerciții
4,150 XP
34,294
Certificat de realizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau

Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Group

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Are you a financial or business analyst, or simply looking for an easier way to manage your stock portfolio? If so learning Python can automate financial tasks such as calculating risk, mapping market health, and visualizing a stock's price trends, saving you time and money.In this course, you’ll learn how to use Python data structures, execution control statements, and DataFrames to manipulate financial data. You will then work with pandas, using data from the Federal Reserve Bank, to explore national economic trends—an essential part of understanding investment strategies. You will also calculate risk based on stock price data, and display this data in easy to read plots. By the end of this course, you’ll be the new Python of Wall Street.

Cerințe prealabile

Introduction to Python for Finance
1

Datetimes and Dictionaries

In this chapter, you’ll learn how to create and manipulate Python datetime objects to help you identify key financial events, such as Black Friday. You’ll also learn how to store and efficiently look up items using Python dictionaries.
Începe capitolul
2

Control Flow and Logic

Through hands-on activities, you’ll discover how to use Boolean logic to determine truth and use comparison and equality operators to control execution in if-statements and loops.
Începe capitolul
3

Pandas Dataframe

Discover how to create and access DataFrames with pandas using financial data from other data structures, including Dicts, lists, and CSV files. You’ll then uncover additional insights, as you aggregate data across rows or columns, calculate averages, and extend your data using functions.
Începe capitolul
4

Working with NASDAQ Stock Data

In this final chapter, you’ll try your hand at working with real-world NASDAQ stock data as you learn how to interpret new data, create masks to filter data, and visualize your findings with plots.
Începe capitolul
Intermediate Python for Finance
Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Intermediate Python for Finance astăzi!

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau

Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.