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Introdução ao Python para finanças

"Desenvolva habilidades em Python para impulsionar sua carreira financeira com listas e visualizações."

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Descrição do Curso

Aprenda os fundamentos de Python para finanças

O setor financeiro usa Python extensivamente para análise quantitativa, desde a compreensão da dinâmica de negociação até os sistemas de gerenciamento de risco. Este curso mostrará a você como analisar seus dados financeiros, desenvolvendo suas habilidades em Python.

Manipular e visualizar dados com pacotes Python

O primeiro capítulo explica como Python e finanças andam de mãos dadas. Em seguida, você aprenderá noções básicas de Python, como impressão de resultados, realização de cálculos, compreensão de tipos de dados e criação de variáveis.

Em seguida, você abordará listas e matrizes em Python, explorando como você pode usá-las para trabalhar com dados. Você usará os pacotes NumPy e Matplotlib para manipular e visualizar dados.

Realizar análises financeiras usando Python

Por fim, você concluirá o curso realizando uma análise financeira com Python em um conjunto de dados do S&P 100. Aqui, você aplicará suas habilidades em Python para filtrar listas, resumir dados do setor, plotar índices de P/L em histogramas, visualizar tendências financeiras e identificar discrepâncias.

Ao final do curso, você estará confiante em suas habilidades básicas em Python e em suas habilidades práticas de análise financeira. Essas habilidades são altamente recompensadas no setor financeiro para resolver problemas financeiros quantitativos. Este curso faz parte do nosso curso Finance Fundamentals in Python, que é perfeito para aqueles que desejam se aprofundar em Python para finanças.
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    Bem-vindo ao Python

    Gratuito

    Este capítulo é uma introdução aos conceitos básicos do Python, incluindo como nomear variáveis e vários tipos de dados no Python.

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    Bem-vindo ao Python para finanças!
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    Executar código vs. enviar resposta
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    O Python como calculadora
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    Criação de variáveis numéricas
    100 xp
    Encontrar a receita média
    100 xp
    Tipos de dados
    50 xp
    Criação de diferentes tipos de variáveis
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    Determinação de tipos
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    Combinação de tipos de dados
    100 xp
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