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Introduction to Python for Finance

Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.

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Kursbeschreibung

Learn the Fundamentals of Python for Finance

The financial industry uses Python extensively for quantitative analysis, ranging from understanding trading dynamics to risk management systems. This course will show you how to analyze your financial data by building your Python skills.

Manipulate and Visualize Data with Python Packages

The first chapter explains how Python and finance go hand in hand. You will then learn Python basics such as printing output, performing calculations, understanding data types, and creating variables.

Next, you’ll cover lists and arrays in Python, exploring how you can use them to work with data. You’ll use the NumPy and Matplotlib packages to manipulate and visualize data.

Perform Financial Analysis Using Python

Finally, you will finish the course by conducting a Python financial analysis on an S&P 100 dataset. Here, you will apply your Python skills to filter lists, summarize sector data, plot P/E ratios in histograms, visualize financial trends, and identify outliers.

By the end of the course, you will be confident in your basic Python skills and practical financial analysis skills. These skills are highly rewarded in the finance industry to solve quantitative finance problems. This course is part of our Finance Fundamentals in Python track which is perfect for those who wish to delve deeper into Python for finance.
Für Unternehmen

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In den folgenden Tracks

Finanzgrundlagen in Python

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  1. 1

    Welcome to Python

    Kostenlos

    This chapter is an introduction to basics in Python, including how to name variables and various data types in Python.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Welcome to Python for Finance!
    50 xp
    Run code vs. submit answer
    100 xp
    Python as a calculator
    100 xp
    Variables
    50 xp
    Creating numeric variables
    100 xp
    Finding the average revenue
    100 xp
    Data types
    50 xp
    Creating different types of variables
    100 xp
    Determining types
    100 xp
    Combining data types
    100 xp
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Datensätze

Stocks data (I)Stocks data (II)S&P 100 data

Mitwirkende

Collaborator's avatar
Lore Dirick
Collaborator's avatar
Sumedh Panchadhar
Collaborator's avatar
Eunkyung Park
Adina Howe HeadshotAdina Howe

Assistant Professor and Data Scientist

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