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 날짜와 시간 추정
AccessPython를 사용하여 외부 데이터 사용
- CSV 데이터 가져오기 및 내보내기, 읽기 및 쓰기
- AccessSQL 데이터베이스의 데이터 처리
Python의 배열과 벡터를 사용하여 데이터 구성
- NumPy 및 벡터화된 함수
Python로 데이터 시각화
- 2D 및 3D 플로팅, pyplot 및 SciPy을 위한 Matplotlib
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, 위험 평가 수행
위험 분석 및 Investment 성과
- 포트폴리오 최적화 문제 정의 및 해결
고정수익 분석 및 옵션 가격
- 채권 분석 및 옵션 가격 책정 수행
금융 시계열 분석
- 금융시장의 시계열 데이터 분석
Python 애플리케이션을 프로덕션에 적용
- 애플리케이션을 Excel 및 기타 웹 애플리케이션과 통합
애플리케이션 성능
- 애플리케이션 최적화
- 병렬 컴퓨팅 및 다중 처리
문제 해결
맺음말
Requirements
- 금융(증권, 파생상품 등)에 대한 이해
- 확률과 통계에 대한 일반적인 이해
- Element이차 미분 및 적분
회원 평가 (3)
우리 분야에 완벽하게 적용된 예제/연습
Luc - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
트레이너는 제가 했던 모든 종류의 질문에 매우 친절하게 답변해 주었습니다.
Caterina - Stamtech
Course - Developing APIs with Python and FastAPI
Machine Translated
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course