Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức nền tảng về xử lý dữ liệu chuỗi thời gian. Dữ liệu chuỗi thời gian là dữ liệu được lập chỉ mục theo một dãy ngày hoặc thời điểm. Bạn sẽ học cách dùng các phương thức tích hợp trong Pandas để làm việc với chỉ mục này. Bạn cũng sẽ học cách resample chuỗi thời gian để thay đổi tần suất. Khóa học còn hướng dẫn cách tính các giá trị lăn (rolling) và tích lũy cho chuỗi thời gian. Cuối cùng, bạn sẽ vận dụng toàn bộ kỹ năng mới để xây dựng một chỉ số cổ phiếu tỷ trọng theo giá trị từ dữ liệu cổ phiếu thực tế.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Làm việc với chuỗi thời gian trong Pandas
Chương này đặt nền tảng để bạn khai thác các khả năng mạnh mẽ cho chuỗi thời gian mà Pandas cung cấp khi biểu diễn ngày, đặc biệt là qua DateTimeIndex. Bạn sẽ học cách tạo và thao tác thông tin ngày tháng và chuỗi thời gian, cũng như cách tính toán với DataFrame nhận biết thời gian để dịch chuyển dữ liệu theo thời gian hoặc tạo lợi suất theo từng giai đoạn.
- Cách làm việc với ngày & thời gian trong pandas50 XP
- Chuỗi thời gian đầu tiên của bạn100 XP
- Đánh chỉ mục và lấy mẫu lại chuỗi thời gian50 XP
- Tạo chuỗi thời gian cho dữ liệu chất lượng không khí100 XP
- So sánh xu hướng giá cổ phiếu theo năm100 XP
- Thiết lập và thay đổi tần suất chuỗi thời gian100 XP
- Độ trễ, thay đổi và lợi suất cho chuỗi giá cổ phiếu50 XP
- Dịch chuyển giá cổ phiếu theo thời gian100 XP
- Tính thay đổi giá cổ phiếu100 XP
- Vẽ lợi suất theo nhiều khoảng thời gian100 XP
2
Các chỉ số cơ bản & Resampling cho chuỗi thời gian
Chương này đi sâu hơn vào các chức năng cốt lõi cho chuỗi thời gian thông qua pandas DataTimeIndex. Nội dung giới thiệu resampling và cách so sánh các chuỗi thời gian khác nhau bằng cách chuẩn hóa điểm bắt đầu của chúng.
3
Hàm cửa sổ: Chỉ số Rolling & Expanding
Chương này sẽ hướng dẫn bạn sử dụng hàm cửa sổ để tính các chỉ số chuỗi thời gian cho cả cửa sổ lăn (rolling) và mở rộng (expanding).
4
Tổng hợp: Xây dựng chỉ số tỷ trọng theo giá trị
Chương này kết hợp các khái niệm trước đó để hướng dẫn bạn tạo một chỉ số tỷ trọng theo giá trị. Chỉ số này sử dụng dữ liệu vốn hóa thị trường trong danh sách niêm yết sàn giao dịch để tính trọng số và dữ liệu giá cổ phiếu năm 2016. Hiệu suất chỉ số sau đó được so sánh với các thước đo tham chiếu để đánh giá hiệu quả của chỉ số bạn đã tạo.
Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian trong Python
Hoàn
thành khóa học
