Course Outline

Invoering

Het opzetten van de ontwikkelomgeving

  • Programming lokaal versus online: Anaconda en Jupyter

Python Programming Grondbeginselen

  • Besturingsstructuren, datatypen, functies, datastructuren en operators

Uitbreiding van de mogelijkheden van Python.

  • Modules en pakketten

Je eerste Python aanvraag

  • Begin- en einddatums en -tijden schatten

Access Externe gegevens met Python

  • Importeren en exporteren, lezen en schrijven van CSV-gegevens
  • Accessgegevens in een SQL database

Gegevens ordenen met arrays en vectoren in Python

  • NumPy en gevectoriseerde functies

Gegevens visualiseren met Python

  • Matplotlib voor 2D- en 3D-plots, pyplot en SciPy

Gegevens analyseren met Python

  • Gegevensanalyse met scipy.stats en panda's
  • Financiële gegevens importeren en exporteren (Excel, websitegegevens, enz.)

Simulatie van activaprijstrajecten

  • Monte Carlo simulatie

Assetallocatie en portefeuilleoptimalisatie

  • Uitvoeren van kapitaalallocatie, assetallocatie en risicobeoordeling

Risicoanalyse en Investment Prestaties

  • Het definiëren en oplossen van portfolio-optimalisatieproblemen

Vastrentende analyse en optieprijzen

  • Uitvoeren van vastrentende analyses en optieprijzen

Financiële tijdreeksanalyse

  • Analyseren van tijdreeksgegevens op financiële markten

Uw Python applicatie in productie nemen

  • Integratie van uw applicatie met Excel en andere webapplicaties

Applicatieprestaties

  • Het optimaliseren van uw applicatie
  • Parallel computergebruik en multiprocessing

Probleemoplossen

Slotopmerkingen

Requirements

  • Een goed begrip van financiën (effecten, derivaten, enz.)
  • Een algemeen begrip van waarschijnlijkheid en statistiek
  • Elementaire differentiaal- en integraalrekening
 35 Hours

Number of participants



Price per participant

Getuigenissen (3)

Related Courses

Kaggle

14 Hours

Accelerating Python Pandas Workflows with Modin

14 Hours

GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS

14 Hours

Anaconda Ecosystem for Data Scientists

14 Hours

Data Analysis with Python, Pandas and Numpy

14 Hours

Machine Learning with Python and Pandas

14 Hours

Scaling Data Analysis with Python and Dask

14 Hours

FARM (FastAPI, React, and MongoDB) Full Stack Development

14 Hours

Developing APIs with Python and FastAPI

14 Hours

Scientific Computing with Python SciPy

7 Hours

Game Development with PyGame

7 Hours

Web application development with Flask

14 Hours

Advanced Flask

14 Hours

Build REST APIs with Python and Flask

14 Hours

Related Categories

1