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코스 개요
소개
개발 환경 설정
- 로컬 프로그래밍과 온라인: Anaconda와 Jupyter
Python 프로그래밍 기초
- 제어 구조, 데이터 타입, 함수, 데이터 구조 및 연산자
Python의 확장성 강화
- 모듈과 패키지
첫 번째 Python 애플리케이션 만들기
- 시작 날짜와 시간, 종료 날짜와 시간 추정하기
Python을 사용한 외부 데이터 접근
- 가져오기와 내보내기, CSV 데이터 읽고 쓰기
- SQL 데이터베이스에서 데이터 접근하기
Python을 사용한 배열과 벡터로 데이터 정리하기
- NumPy와 벡터화 함수
Python으로 데이터 시각화하기
- 2D 및 3D 플롯, pyplot, SciPy를 이용한 시각화
Python으로 데이터 분석하기
- scipy.stats와 pandas를 사용한 데이터 분석
- 금융 데이터(Excel, 웹사이트 데이터 등) 가져오기와 내보내기
자산 가격 경로 시뮬레이션
- 몬테카를로 시뮬레이션
자산 할당 및 포트폴리오 최적화
- 자본 할당, 자산 할당, 위험 평가 수행하기
위험 분석과 투자 성과
- 포트폴리오 최적화 문제 정의와 해결하기
채권 분석 및 옵션 가격 책정
- 채권 분석 및 옵션 가격 책정 수행하기
금융 시계열 데이터 분석
- 금융 시장의 시계열 데이터 분석하기
Python 애플리케이션을 프로덕션으로 이동시키기
- Excel 및 다른 웹 애플리케이션과 통합하기
애플리케이션 성능 최적화
- 애플리케이션 최적화하기
- 병렬 컴퓨팅 및 멀티프로세싱
트러블슈팅
마무리 발언
요건
- 금융(증권, 파생상품 등)에 대한 이해
- 확률과 통계에 대한 일반적인 이해
- 초등 미적분학 및 적분학
35 시간
회원 평가 (3)
좋은 의사소통, 토론에 열려 있었으며, 흥미롭고 재미있게 유지하였습니다
Ahmet Keyman - Keytrade AG
코스 - Management Accounting and Finance for Non-Finance Professionals
기계 번역됨
콘텐트와 관련된 실습 연습은 각 주제에 대해 더 많이 이해하는 데 정말 도움이 됩니다. 또한, 강의로 수업을 시작하고 그 다음에 실습 연습으로 계속하는 방식은 이전에 제시된 강의 내용과 연결시키는 데 좋은 방법이며 유용합니다.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
코스 - Introduction to Data Science and AI using Python
기계 번역됨
트레이너의 경험이나 내용을 전달하는 방식
Roggli Marc - Bechtle Schweiz AG
코스 - FinOps
기계 번역됨