(0)2024年基于财务的数据科学项目Python编程基础(Jupyter Notebooks)

前言

随着数据科学的迅猛发展,其在财务领域的应用也日益广泛。财务数据的分析和预测对于企业的决策过程至关重要。

本专栏旨在通过Jupyter Notebooks这一强大的交互式计算工具,介绍基于财务的数据科学项目所需的Python编程基础。

我们将通过实例分析,让读者掌握数据清洗、数据可视化、统计建模以及机器学习在财务预测中的应用。

通过本课程的学习,学员将能够运用Python编程语言,结合财务数据,构建有效的数据科学模型,以支持企业的财务决策。

学习目标:

掌握基于财务的数据科学项目Python编程基础

学习内容:

  1. 掌握 Python 编程基础知识,例如变量、数据类型、循环、函数和条件语句;
  2. 了解如何使用 Jupyter Notebook 开发、演示和共享数据科学项目;
  3. 利用关键的 Python 库,例如用于数据整理和分析的 pandas,用于数据可视化的 Matplotlib 和 Seaborn,以及用于金融环境中交互式数据可视化的 Plotly Express;
  4. 在 Python 中执行投资组合优化、运行蒙特卡罗模拟并计算投资组合回报、风险和夏普比率;和
  5. 在 Python 中使用 pandas Datareader 和 Yahoo! Finance API 获取真实世界的财务数据。

大纲

(1)Jupyter Notebook 下载及安装

(2)深入探索Python:完整剖析基础数据类型

(3)深入探索Python:条件语句、循环结构与函数定义的全面解析

(4)深入探索与优雅安装:Pandas数据处理的魅力之旅

待更新...

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