Python Programming for Finance 교육 과정
Python 은 금융 산업에서 큰 인기를 얻은 프로그래밍 언어입니다. 가장 큰 투자 은행과 헤지 펀드가 채택한이 솔루션은 핵심 거래 프로그램에서 위험 관리 시스템에 이르기까지 광범위한 금융 애플리케이션을 구축하는 데 사용되고 있습니다.
이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Python 을 사용하여 여러 특정 재무 관련 문제를 해결하기위한 실용적인 응용 프로그램을 개발하는 방법을 배웁니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- Python 프로그래밍 언어의 기본 사항 이해
- 금융 애플리케이션을 Python 로 생성하기 위한 최상의 개발 도구 다운로드, 설치 및 유지 관리
- 다양한 소스(CSV, Excel, 데이터베이스, 웹 등)의 금융 데이터를 구성, 시각화 및 분석하기 위한 가장 적합한 Python 패키지 및 프로그래밍 기술 선택 및 활용
- 자산 배분, 위험 분석, 투자 성과 등과 관련된 문제를 해결하는 애플리케이션 구축
- Python 애플리케이션 문제 해결, 통합, 배포 및 최적화
청중
- 개발자
- 분석가
- 퀀트
과정의 형식
- 강의, 토론, 연습 및 실습의 조합
노트
- 이 교육은 금융 전문가들이 직면한 주요 문제에 대한 해결책을 제공하는 것을 목표로 합니다. 그러나 특정 주제, 도구 또는 기술에 대해 추가하거나 자세히 설명하고 싶다면 문의하여 조정하십시오.
Course Outline
소개
개발 환경 설정
- Programming 로컬 vs 온라인: Anaconda 및 Jupyter
Python Programming 기초
- 제어 구조, 데이터 유형, 함수, 데이터 구조 및 연산자
Python의 기능 확장
- 모듈 및 패키지
첫 번째 Python 지원서
- 시작 및 종료 날짜 및 시간 추정
AccessPython를 사용하여 외부 데이터 사용
- 데이터 가져오기 및 내보내기, CSV 데이터 읽기 및 쓰기
- Accessing 데이터 in an SQL 데이터베이스
Python의 배열과 벡터를 사용하여 데이터 구성
- NumPy 및 벡터화된 함수
Python로 데이터 시각화
- Matplotlib을 사용한 2D 및 3D 플로팅, pyplot 및 SciPy
Python를 이용한 데이터 분석
- scipy.stats 및 pandas를 사용한 데이터 분석
- 금융 데이터 가져오기 및 내보내기 (Excel, 웹사이트 데이터 등)
자산 가격 궤적 시뮬레이션
- 몬테카를로 시뮬레이션
자산배분 및 포트폴리오 최적화
- 자본 배분, 자산 배분 및 위험 평가 수행
위험 분석 및 Investment 성과
- 포트폴리오 최적화 문제 정의 및 해결
고정수익 분석 및 옵션 가격
- 고정수익 분석 및 옵션 가격 책정 수행
금융 시계열 분석
- 금융 시장의 시계열 데이터 분석
Python 애플리케이션을 프로덕션에 적용
- Excel 및 기타 웹 애플리케이션과 애플리케이션 통합
애플리케이션 성능
- 애플리케이션 최적화
- 병렬 컴퓨팅 및 멀티프로세싱
문제 해결
맺음말
Requirements
- 금융에 대한 이해(증권, 파생상품 등)
- 확률 및 통계에 대한 일반적인 이해
- Elementary 미분 및 적분 미적분
Open Training Courses require 5+ participants.
Python Programming for Finance 교육 과정 - Booking
Python Programming for Finance 교육 과정 - Enquiry
회원 평가 (5)
강사 경험과 내용을 전달하는 방식
Roggli Marc - Bechtle Schweiz AG
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우리 프로젝트에서 사용하는 것과 더 유사한 데이터를 사용하여 더 실용적인 연습을 할 수 있다는 사실(래스터 형식의 위성 이미지)
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Anaconda개의 구성 요소와 라이브러리를 설치하고 구성합니다.
- Anaconda의 핵심 개념, 기능 및 이점을 이해하세요.
- Anaconda Navigator를 사용하여 패키지, 환경 및 채널을 관리하세요.
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14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Dask를 Python 생태계와 함께 사용하여 대규모 데이터 세트를 구축, 확장 및 분석하려는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Dask와 Python으로 빅데이터 처리 구축을 시작할 수 있는 환경을 설정합니다.
- Dask에서 사용할 수 있는 기능, 라이브러리, 도구 및 API를 살펴보세요.
- Dask가 Python에서 병렬 컴퓨팅을 어떻게 가속화하는지 이해하세요.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:
- Python, Pandas, 및 NumPy를 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
- Pandas 및 NumPy를 사용하여 데이터 분석 애플리케이션을 만듭니다.
- 고급 데이터 정제, 정렬 및 필터링 작업을 수행합니다.
- 집계 작업을 수행하고 시간 시리즈 데이터를 분석합니다.
- Matplotlib 및 기타 시각화 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화합니다.
- 데이터 분석 코드를 디버깅하고 최적화합니다.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- FastAPI, React 및 MongoDB를 통합하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다. FARM 스택의 주요 개념, 기능 및 이점을 이해합니다. FastAPI를 사용하여 REST API를 구축하는 방법을 알아보세요. React를 사용하여 대화형 애플리케이션을 디자인하는 방법을 알아보세요. FARM 스택을 사용하여 애플리케이션(프런트엔드 및 백엔드)을 개발, 테스트 및 배포합니다.
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14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python과 함께 FastAPI를 사용하여 RESTful API를 더 쉽고 빠르게 구축, 테스트 및 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Python 및 FastAPI을 사용하여 API를 개발하기 위한 필수 개발 환경을 설정합니다.
- FastAPI 라이브러리를 사용하여 API를 더 빠르고 쉽게 생성합니다.
- Pydantic 및 OpenAPI를 기반으로 데이터 모델 및 스키마를 생성하는 방법을 학습합니다.
- SQLAlchemy를 사용하여 API를 데이터베이스에 연결합니다.
- FastAPI 도구를 사용하여 API에 보안 및 인증을 구현합니다.
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7 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클라우드에서 조직의 금융 자산을 기록, 관리, 모니터링 및 처리하려는 클라우드 관리자, 클라우드 설계자, 기술 책임자 및 재무 분석가를 대상으로 합니다. .
이 교육이 끝나면 참가자는 조직에서 FinOps 사례를 사용하여 비용을 예측하고 프로세스를 최적화하며 클라우드에서 재무 관리 작업을 수행할 수 있습니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- FinOps 프레임워크, 원리, 단계를 이해하세요.
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- 재무, 엔지니어링, 사업부 간의 협업을 통해 클라우드 지출을 조정합니다.
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21 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클라우드 비용 관리와 관련된 재무 운영(FinOps) 분야에서 전문성을 검증하고자 하는 고급 수준의 클라우드 재무 관리 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- FinOps Certified Professional 시험에 필요한 고급 지식을 습득하세요.
- 비용 최적화, 예산 관리 및 보고를 포함한 복잡한 FinOps 관행을 이해합니다.
- FinOps 전략을 실제 상황에 적용하는 실용적인 기술을 개발합니다.
- FinOps 인증 전문가 시험을 성공적으로 완료할 준비를 하세요.
GnuCash for Business Accounting
7 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 GnuCash을 사용하여 비즈니스 회계 및 재무 프로젝트와 작업을 관리하는 방법을 배웁니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 송장 발행, 청구, 지불, 부가가치세, 보고 등을 포함한 재무 및 회계 업무를 관리합니다.
- 은행 계좌, 주식, 수입, 지출을 추적하세요.
- 여러 부서로 구성된 회사에서 여러 계정을 추적합니다.
- GnuCash을 사용하여 다중 통화 비즈니스 계좌를 관리하세요.
Kaggle
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kaggle을 사용하여 Data Science에서 학습하고 경력을 쌓고자 하는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 과학과 머신러닝에 대해 알아보세요.
- 데이터 분석을 살펴보세요.
- Kaggle에 대해 알아보고 작동 방식을 알아보세요.
Learning Xero
14 Hours이 강사 주도의 실시간 교육(현장 또는 원격)은 Xero을 회계에 사용하려는 회계사 및 회계원을 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 실시간으로 현금 흐름을 확인하세요.
- 은행 대조표를 위해 은행 계좌를 Xero에 연결합니다.
- Xero에서 VAT(부가가치세) 신고서를 작성하고 확인하세요.
- 팀원끼리 공유할 수 있는 보고서를 만듭니다.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 Pandas를 통해 더 빠른 데이터 분석을 위한 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하세요.
- Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해하세요.
- Modin, Dask, Ray의 차이점을 알아보세요.
- Modin을 사용하여 Pandas개의 작업을 더 빠르게 수행하십시오.
- 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.
Open Bank Project for Developers
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 디지털 뱅킹 시스템과 쉽게 통합할 수 있는 분산형 애플리케이션을 개발하고 테스트하기 위해 Open Bank Project API를 사용하려는 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- OBP API를 사용하여 애플리케이션 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정하세요.
- Open Bank Project 아키텍처, 기술 및 개념을 이해하세요.
- 뱅킹 애플리케이션을 개발하고 구축하기 위해 OBP API를 사용하고 사용자 정의하는 방법을 알아보세요.
- OBP의 기능, 도구, API, 샌드박스를 살펴보세요.
- OBP API 커넥터와 어댑터에서 보안과 통합을 구현합니다.
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14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 RAPIDS를 사용하여 GPU 가속화된 데이터 파이프라인, 워크플로 및 시각화를 구축하고 기계 학습 알고리즘을 적용하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다. XGBoost, cuML 등과 같은
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- NVIDIA를 사용하여 데이터 모델을 구축하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다RAPIDS.
- RAPIDS의 기능, 구성 요소 및 장점을 이해합니다.
- GPU을 활용하여 엔드투엔드 데이터 및 분석 파이프라인을 가속화하세요.
- cuDF 및 Apache Arrow을 사용하여 GPU 가속 데이터 준비 및 ETL을 구현합니다.
- XGBoost 및 cuML 알고리즘을 사용하여 기계 학습 작업을 수행하는 방법을 알아보세요.
- cuXfilter 및 cuGraph를 사용하여 데이터 시각화를 구축하고 그래프 분석을 실행하세요.