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【快班】Python金融业数据化运营实战
此课程所属 【python数据分析师职业方向】, 【数据分析师专业方向】专业,报名专业套餐,可享受0元学习特惠!点击了解详情
随报随学 共10课 ★☆☆
开课时间 课程周期 难易度
招生中

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课程介绍

目前数据分析已经深入到各个行业中,尤其以Python为工具的数据分析将越来越流行,目前数据分析在金融领域的应用是最广阔的,了解或者掌握了Python金融数据分析,对于今后就业相当有吸引力。

Python金融数据分析就是专门针对金融领域的案例,通过该课程,可以系统的了解金融市场以及python在整个金融行业的应用以及发展状况。

本课程既可以针对零基础学生,也可以针对有一定基础的学习,课程会从Python最基础的开始讲解走,一步一步深入,并且每章会配上案例教学,让学员更清楚了解数据分析在金融领域的实际用途以及如何运用Python来进行分析。

学完该课程,不仅可以掌握到Python相关知识,可以熟练掌握Python,并且还可以了解到金融市场相关知识以及如何运用Python来进行相关分析。

课程大纲
第一课:金融市场与金融产品
介绍金融市场和金融产品,以及金融工具等相关知识,介绍金融风险的度量方法以及具体案例和Python实现


第二课:Python基础知识
掌握Python基础知识以及对数据的操作。
2.1  python的基本数据类型
2.2  python基本数据结构
2.3  python程序结构
2.4  python的函数与模块
2.5  python读写数据
2.6  Python数据处理


第三课:Python统计学相关知识
3.1  基本统计学概念
介绍统计学的基本概念以及具体运用


第四课:金融中的线性问题
了解金融中有哪些线性问题,以及金融中常用的线性模型有哪些,结合具体案例并给出Python如何实现。


第五课:非线性与金融
介绍非线性与金融的关系,以及金融中常用的非线性模型,结合具体案例以及Python如何实现


第六课:贷款按揭分析
介绍货币的时间价值,以及在我们生活中的具体案例,并进行分析。


第七课:Python随机模拟
介绍随机模拟的概念,结合金融行业,给出随机模拟在金融行业中具体案例以及如何实现 


第八课:Python投资组合策略
介绍投资组合相关策略,以及在金融行业中如何运用,结合股票市场进行分析


第九课:Python信用评分卡
介绍信用评分卡的流程,以及如何用Python分析每一步如何实现。


第十课:Python股票技术指标分析
介绍股票基本技术指标以及在Python中如何实现,并结合股票市场进行分析

授课讲师
李老师,
高级量化分析师,6年数据分析和数据挖掘相关经验,获得工信部高级数据分析师证书
Python数据分析机器学习,风控模型开发和数据挖掘



英国海归硕士,数学与金融复合背景,高级数据分析师,征信数据库、信用评分模型及创新类大数据和风控产品的设计、互联网金融信贷产品设计(受托支付、现金贷、烟商贷)有实战经验,熟悉银行业务和场景,兼具互联网金融思维。
课程环境
Python 3.0版本
授课对象
学生,已参加工作或者对金融行业有兴趣人士
收获预期

熟练掌握Python相关知识,运用Python进行相关数据处理和分析,掌握金融市场相关知识,如何用Python来进行相关领域的分析。本课程增加了信用评分卡,目前信用评分卡广泛应用于银行,保险以及互联网金融,通过该课程可以了解信用评分卡的原理以及如何构建。

课程学费
学费:400元(固定学费:300元 + 逆向学费:100元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取400元,其中300元为固定 收费,另外100元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
课程授课方式

1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

联系我们
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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