После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Вы финансовый или бизнес-аналитик, или просто хотите удобнее управлять своим портфелем акций? Тогда Python станет для вас незаменимым инструментом: он помогает автоматизировать финансовые задачи — рассчитывать риски, оценивать состояние рынка и визуализировать динамику цен на акции, экономя ваше время и ресурсы.В этом курсе вы научитесь использовать структуры данных Python, операторы управления выполнением программы и объекты DataFrame для работы с финансовыми данными. Затем вы познакомитесь с pandas и на основе данных Федерального резервного банка исследуете национальные экономические тенденции — ключевой аспект понимания инвестиционных стратегий. Вы также научитесь рассчитывать риски на основе данных о ценах акций и представлять результаты в виде наглядных графиков. К концу курса вы уверенно овладеете Python как инструментом финансового анализа.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Даты, время и словари
В этой главе вы научитесь создавать объекты datetime в Python и работать с ними — это поможет вам выявлять ключевые финансовые события. Кроме того, вы узнаете, как хранить данные и эффективно выполнять поиск по ним с помощью словарей Python.
- Представление времени с помощью datetime50 XP
- Создание объектов datetime для дат100 XP
- Объекты datetime из строк100 XP
- Преобразование формата дат с помощью datetime100 XP
- Работа с объектами datetime50 XP
- Доступ к атрибутам datetime100 XP
- Сравнение объектов datetime100 XP
- Относительные объекты datetime100 XP
- Словари50 XP
- Создание словарей и доступ к их элементам100 XP
- Безопасный доступ и удаление100 XP
2
Управление потоком выполнения и логика
На практических заданиях вы освоите булеву логику, научитесь определять истинность выражений, а также использовать операторы сравнения и равенства для управления выполнением программы в условных операторах и циклах.
3
DataFrame в pandas
Вы научитесь создавать объекты DataFrame в pandas и работать с ними на основе финансовых данных из различных структур: словарей, списков и CSV-файлов. Затем вы извлечёте дополнительные аналитические выводы — агрегируя данные по строкам и столбцам, вычисляя средние значения и расширяя набор данных с помощью функций.
4
Работа с биржевыми данными NASDAQ
В финальной главе вы поработаете с реальными биржевыми данными NASDAQ: научитесь интерпретировать новые данные, создавать маски для их фильтрации и визуализировать результаты с помощью графиков.
Средний уровень Python для финансов
Курс
завершён
