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Python 金融课程

Python 金融课程可以帮助您学习数据分析、金融建模、算法交易和风险管理。您可以掌握使用 Pandas(用于数据操作)、NumPy(用于数据分析)和 Matplotlib(用于数据可视化)等库的技能。许多课程还涉及定量方法和投资组合优化技术,为金融决策提供实际应用。通过使用真实数据集,您将获得实践经验,为从事金融和投资分析工作做好准备。


热门 Python 金融课程和认证


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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: Python 程序设计, JSON, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, 还原式 API, 面向对象编程(OOP), 数据操作, 数据结构, 数据分析, 计算机编程, NumPy, 文件输入/输出, 网页抓取, 自动化, Jupyter, 应用编程接口 (API), 编程原则

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDHEC Business School

    使用 Python 构建和分析投资组合入门

    您将获得的技能: Python 程序设计, 财务分析, 投资组合管理, Pandas(Python 软件包), 投资, 投资组合风险, 数据操作, 资产管理, 投资回报, 投资管理, 风险分析, Matplotlib, 风险管理, 金融建模, NumPy, 模拟

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1465 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Data Cleaning with Python for Finance

    您将获得的技能: Data Cleansing, Pandas (Python Package), Financial Data, Data Wrangling, Data Transformation, Data Preprocessing, Data Quality, Data Manipulation, Data Validation, Jupyter, Data Integrity, Exploratory Data Analysis, Data Import/Export, Descriptive Statistics

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    用于财务分析的 Python 和统计

    您将获得的技能: 概率与统计, Python 程序设计, 财务分析, 模型评估, Pandas(Python 软件包), 统计推理, 数据导入/导出, 回归分析, 数据操作, 统计分析, 金融交易, 财务数据, 风险分析, 金融建模, Jupyter, 数据可视化

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    4583 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDHEC Business School

    使用 Python 和机器学习进行投资管理

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 投资组合管理, 社交网络分析, Machine Learning 方法, 非结构化数据, 文本挖掘, 投资组合风险, 投资, 投资回报, 投资管理, 资产管理, 网页抓取, 预测建模, 应用机器学习, 金融建模, 机器学习, 网络分析, 金融市场, 风险管理, 金融报表

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1807 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

    您将获得的技能: Python 程序设计, 模型评估, 数据分析, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 数据预处理, 数据操作, 数据清理, 数据转换, 统计分析, 预测建模, NumPy, 数据科学, Matplotlib, 探索性数据分析, 数据驱动的决策制定, 数据可视化

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    C

    Corporate Finance Institute

    Python Fundamentals

    您将获得的技能: Matplotlib, Financial Data, Exploratory Data Analysis, Pandas (Python Package), Financial Analysis, Data Visualization Software, Statistical Analysis, Data Manipulation, NumPy, Seaborn, Data Analysis, Data Science, Data Transformation, Python Programming, Data Cleansing, Computer Programming

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    13 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 更高阶技能,新年优惠。

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    M

    Meta

    用 Python 编程

    您将获得的技能: Python 程序设计, 云托管, 软件测试, 开发环境, 单元测试, 数据结构, 面向对象编程(OOP), 测试驱动开发(TDD), 调试, 集成开发环境, 编程原则, 计算机编程, Django (网络框架)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1802 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Corporate Finance Institute

    Practical Data Science for Data Analysts

    您将获得的技能: Classification Algorithms, Data Preprocessing, Feature Engineering, Model Evaluation, Data Import/Export, Matplotlib, Data Science, Regression Analysis, Financial Data, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Business Analytics, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Machine Learning Algorithms, Statistical Visualization, Financial Analysis, Statistical Modeling, Statistical Analysis, Predictive Analytics

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    28 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    去中心化金融(DeFi):金融的未来

    您将获得的技能: 贷款和承销, 衍生产品, 创业, Operator 风险, 支付系统, 互操作性, 区块链, 金融科技, 创业融资, 一般借贷, 网络风险, 监管合规, 金融, 可扩展性, 商业借贷, 风险管理, 密码学, 关键管理, 贷款, 金融包容性

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2052 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    EDUCBA

    Python for Data Science: Real Projects & Analytics

    您将获得的技能: Descriptive Statistics, Model Evaluation, Feature Engineering, Probability & Statistics, Supervised Learning, Statistical Hypothesis Testing, Exploratory Data Analysis, Box Plots, Regression Analysis, Statistics, Predictive Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Data Science, Histogram, Data Visualization, Statistical Analysis, Integrated Development Environments, Computer Networking, Python Programming, Server Side

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    23 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • P

    Packt

    Python for Finance: Investment Fundamentals & Data Analytics

    您将获得的技能: Portfolio Management, Risk Analysis, Investment Management, Time Series Analysis and Forecasting, Financial Modeling, Object Oriented Programming (OOP), Statistical Analysis, Simulations, Regression Analysis, Jupyter, Python Programming, Programming Principles, Pandas (Python Package), NumPy, Matplotlib, Data Manipulation

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    12 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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python for finance
1234…228

总之,以下是 10 最受欢迎的 python finance 课程

  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • 使用 Python 构建和分析投资组合入门: EDHEC Business School
  • Data Cleaning with Python for Finance: Coursera
  • 用于财务分析的 Python 和统计: The Hong Kong University of Science and Technology
  • 使用 Python 和机器学习进行投资管理: EDHEC Business School
  • 使用 Python 进行数据分析: IBM
  • Python Fundamentals: Corporate Finance Institute
  • 用 Python 编程: Meta
  • Practical Data Science for Data Analysts: Corporate Finance Institute
  • 去中心化金融(DeFi):金融的未来: Duke University

关于 Python Finance 的常见问题

Python 金融是指在金融领域应用 Python 编程,使专业人员能够分析金融数据、自动执行任务和开发金融模型。它的重要性在于金融领域越来越依赖数据驱动的决策,Python 的通用性和强大的库,如 Pandas 和 NumPy,为复杂的计算和数据操作提供了便利。通过利用 Python,财务专业人员可以提高他们的解析能力,简化流程,并获得推动战略决策的洞察力。‎

掌握了 Python 金融方面的技能,您就可以在金融行业从事各种工作。常见的职位名称包括金融分析师、定量分析师、数据分析师、风险管理师和投资分析师。这些职位通常需要金融知识和编程技能的融合,因此精通 Python 是一项宝贵的资产。此外,随着公司在运营中越来越多地采用技术,金融行业中金融科技和数据科学的机会也在增加。‎

要想在Python 金融领域取得成功,您应该注重培养编程和金融技能的结合。需要学习的关键领域包括 Python 编程基础、数据分析技术、金融建模和统计分析。熟悉 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等库对于数据处理和 Visualization 至关重要。此外,了解投资组合管理、风险评估和投资策略等金融概念将提高您在金融领域有效应用 Python 的能力。‎

Python 金融方面的一些最佳在线课程包括:Python 金融:投资基础与数据解析》和《Power BI Masterclass 8 -Python、金融和高级 DAX》。这些课程提供实用的见解和实践经验,帮助您在将 Python 应用于金融分析和投资策略方面打下坚实的基础。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 Python 金融:

  1. 免费预览 许多 Python 金融课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 Python 金融证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要有效地学习 Python 金融,首先要熟悉 Python 编程的基本概念。在线课程、教程和编码练习可以帮助您提高编程技能。接下来,通过学习涵盖金融分析、数据分析和建模的课程,重点学习金融方面的具体应用。通过实际项目或数据集进行练习,以加强 Reinforcement Learning 的学习并获得实践经验。‎

Python 金融课程涵盖的典型主题包括 Python编程基础、使用 Pandas 进行数据操作、金融数据 Visualization、统计分析和金融建模技术。课程还可能探讨风险管理、投资组合优化和算法交易等具体应用。通过学习这些主题,学员可以全面了解如何在各种金融环境中应用 Python。‎

为培训和提高员工在 Python 财务方面的技能,开设了AI-Powered Finance等课程:预测、规划和报告专项课程以及BFSI Essentials:Unlocking Finance Careers 专项课程是很好的选择。这些课程提供了一种结构化的方法来学习 Python 在金融领域的应用,使员工掌握适应不断变化的行业需求和提升职业前景所需的技能。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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