课程概述： https://youtu.be/JgFV5qzAYno Python 现已成为数据科学的第一编程语言。由于 Python 的简单性和高可读性，它在金融行业的重要性日益凸显。 课程结合了 Python 编码和统计概念，并将其应用于分析股票等金融数据。 课程结束后，您可以使用 Python 实现以下目标： - 将金融数据导入 pandas Dataframe，并对其进行预处理、保存和可视化 - 通过使用多列生成新变量来处理现有金融数据 - 回顾并应用重要的统计概念（随机变量、频率、分布、群体和样本、置信区间、线性回归等）。使用多元线性回归模型建立交易模型 - 使用不同的投资指标评估交易模型的性能 在课程平台中配置了 Jupyter Notebook 环境，以便在不安装任何客户端应用程序的情况下练习 Python 编码。
用于财务分析的 Python 和统计
您将获得的技能
- Statistical Inference
- Statistical Analysis
- Risk Analysis
- Predictive Modeling
- Financial Market
- Statistical Hypothesis Testing
- Data Manipulation
- Portfolio Risk
- Financial Data
- Probability & Statistics
- Regression Analysis
- Financial Analysis
- Statistical Methods
- Financial Trading
- Feature Engineering
- Market Data
- Data Visualization
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作业
5 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
该课程共有4个模块
位教师
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(1,235个评价)
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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SB
已于 Aug 3, 2019审阅
Course content, pacing and assignments were excellent. However, it is hard to get all the statistical concepts without prior background. Providing reading materials in the relevant topics would help
YZ
已于 Feb 1, 2025审阅
This is an excellent explanation for applying Python to stock market data. As stated by the author, many terms are not explained in detail. I searched them in AI and gained an understanding.
DB
已于 Apr 30, 2020审阅
I learned a lot about different charts and approaches to their evaluation. And at the same time I remembered the course of probability theory. It's not very simple, but you should try.
