Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
Setarea mediului de dezvoltare
- Programare locală vs. online: Anaconda și Jupyter
Fundamentele programării în Python
- Structuri de control, tipuri de date, funcții, structuri de date și operatori
Extinderea capacităților Python
- Module și pachete
Prima aplicație în Python
- Estimarea datelor și orelor de început și sfârșit
Acessarea datelor externe cu Python
- Importarea și exportarea, citirea și scrierea datelor CSV
- Acessarea datelor dintr-o bază de date SQL
Organizarea datelor folosind array-uri și vectori în Python
- NumPy și funcții vectorizate
Vizualizarea datelor cu Python
- Matplotlib pentru traseere 2D și 3D, pyplot, și SciPy
Analiza datelor cu Python
- Analiza datelor folosind scipy.stats și pandas
- Importarea și exportarea datelor financiare (Excel, date web, etc.)
Simularea traiectoriilor prețurilor activelor
- Simulare Monte Carlo
Alocația de active și optimizarea portofoliului
- Executarea alocației capitalului, alocației de active și evaluării riscurilor
Analiza riscului și performanța investițiilor
- Definirea și rezolvarea problemelor de optimizare a portofoliului
Analiza veniturilor fixe și prețuirea opțiunilor
- Executarea analizei veniturilor fixe și prețuirii opțiunilor
Analiza seriei temporale financiare
- Analizarea datelor seriei temporale în piețele financiare
Implementarea aplicației Python în producție
- Integrarea aplicației cu Excel și alte aplicații web
Prestația aplicației
- Optimizarea aplicației
- Calcul paralel și multiprocesare
Soluționarea problemelor
Observații finale
Cerințe
- O înțelegere a finanțelor (securități, derivate, etc.)
- O înțelegere generală a probabilității și statisticii
- Calcul diferențial și integral elementar
35 ore
Mărturii (5)
Experiența formatorului și modul în care transmite conținutul
Roggli Marc - Bechtle Schweiz AG
Curs - FinOps
Tradus de catre o masina
Faptul de a avea mai multe exerciții practice folosind date mai asemănătoare cu cele pe care le folosim în proiectele noastre (imagini satelitare în format raster)
Matthieu - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Pregătirea și experțiza foarte bune a formatorului, comunicare perfectă în engleză. Cursul a fost practic (exerciții + împărtășire de exemple de cazuri de utilizare)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
Tradus de catre o masina
Serviciu personal și orientat către nevoile mele
ANN - New Vitality Clinic
Curs - GnuCash for Business Accounting
Tradus de catre o masina
Formatorul dezvoltă formarea în funcție de ritmul participanților
Farris Chua
Curs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Tradus de catre o masina
