Introdução ao Python para finanças
"Desenvolva habilidades em Python para impulsionar sua carreira financeira com listas e visualizações."
Comece O Curso Gratuitamente4 horas14 vídeos54 exercícios76.075 aprendizesDeclaração de Realização
Crie sua conta gratuita
ou
Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.Treinar 2 ou mais pessoas?
Tentar DataCamp for BusinessAmado por alunos de milhares de empresas
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.
Treinar 2 ou mais pessoas?
Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.Nas seguintes faixas
Fundamentos de finanças em Python
Ir para a trilha- 1
Bem-vindo ao Python
GratuitoEste capítulo é uma introdução aos conceitos básicos do Python, incluindo como nomear variáveis e vários tipos de dados no Python.
Bem-vindo ao Python para finanças!50 xpExecutar código vs. enviar resposta100 xpO Python como calculadora100 xpVariáveis50 xpCriação de variáveis numéricas100 xpEncontrar a receita média100 xpTipos de dados50 xpCriação de diferentes tipos de variáveis100 xpDeterminação de tipos100 xpCombinação de tipos de dados100 xp - 2
Listas
Este capítulo apresenta as listas em Python e como elas podem ser usadas para trabalhar com dados.
Listas50 xpCriação de listas em Python100 xpIndexação de itens de lista100 xpFatiar vários elementos da lista100 xpListas aninhadas50 xpCriar uma lista aninhada100 xpAcesso a uma lista aninhada100 xpMétodos e funções de lista50 xpMétodos e funções de lista100 xpUso de métodos de lista para adicionar dados100 xpEncontrar ações com preço máximo100 xp - 3
Matrizes em Python
Este capítulo apresenta os pacotes do Python, especificamente o pacote NumPy, e como ele pode ser usado de forma eficiente para manipular matrizes.
Matrizes50 xpCriação de uma matriz100 xpOperações elementares em matrizes100 xpAcesso a elementos de uma matriz100 xpMatrizes 2D e funções50 xpCriação de uma matriz 2D100 xpAcesso a matrizes 2D100 xpCálculo de estatísticas de matriz100 xpGeração de uma sequência de números100 xpUso de matrizes para análise50 xpQuem está acima da média?100 xpQuem está no setor de saúde?100 xp - 4
Visualização em Python
Neste capítulo, você conhecerá o pacote Matplotlib para criar gráficos de linhas, gráficos de dispersão e histogramas.
Visualização em Python50 xpImportação de matplotlib e pyplot100 xpAdição de rótulos e títulos de eixos100 xpVárias linhas no mesmo gráfico100 xpGráficos de dispersão100 xpHistogramas50 xpQuais são as aplicações dos histogramas em finanças?50 xpOs dados são distribuídos normalmente?100 xpComparação de dois histogramas100 xpAdição de uma legenda100 xp - 5
Estudo de caso do S&P 100
Neste capítulo, você terá a oportunidade de aplicar todas as técnicas que aprendeu no curso aos dados do S&P 100.
Apresentando o conjunto de dados50 xpListas100 xpMatrizes e NumPy100 xpUm olhar mais atento aos setores50 xpFiltragem de matrizes100 xpResumo dos dados do setor100 xpPlotar índices P/L100 xpVisualização de tendências50 xpHistograma de índices P/L100 xpIdentificar a discrepância50 xpNomear a discrepância100 xp
Treinar 2 ou mais pessoas?
Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.Nas seguintes faixas
Fundamentos de finanças em Python
Ir para a trilhacolaboradores
Adina Howe
Ver MaisAssistant Professor and Data Scientist
O que os outros alunos têm a dizer?
Junte-se a mais de 15 milhões de alunos e comece Introdução ao Python para finanças hoje mesmo!
Crie sua conta gratuita
ou
Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.