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Curso

Python intermedio para finanzas

IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 6/2022
Amplía tus conocimientos de Python para finanzas aprendiendo a utilizar datetime, declaraciones if, DataFrames y mucho más.
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PythonApplied Finance
4 h
15 vídeos
52 Ejercicios
4,150 XP
34,226
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Descripción del curso

¿Trabajas como analista financiero o de negocio, o simplemente buscas una forma más sencilla de gestionar tu cartera de acciones? Aprender Python puede automatizar tareas financieras como calcular el riesgo, evaluar la salud del mercado y visualizar las tendencias de precios de una acción, ahorrándote tiempo y dinero.En este curso, aprenderás a usar estructuras de datos de Python, sentencias de control de ejecución y DataFrames para manipular datos financieros. Después trabajarás con pandas, usando datos de la Reserva Federal, para explorar tendencias económicas nacionales, una parte esencial para comprender las estrategias de inversión. También calcularás el riesgo a partir de datos de precios de acciones y mostrarás estos datos en gráficos fáciles de interpretar. Al finalizar el curso, serás el nuevo Python de Wall Street.

Requisitos previos

Introduction to Python for Finance
1

Datetimes and Dictionaries

In this chapter, you’ll learn how to create and manipulate Python datetime objects to help you identify key financial events, such as Black Friday. You’ll also learn how to store and efficiently look up items using Python dictionaries.
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2

Control Flow and Logic

Through hands-on activities, you’ll discover how to use Boolean logic to determine truth and use comparison and equality operators to control execution in if-statements and loops.
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3

Pandas Dataframe

Discover how to create and access DataFrames with pandas using financial data from other data structures, including Dicts, lists, and CSV files. You’ll then uncover additional insights, as you aggregate data across rows or columns, calculate averages, and extend your data using functions.
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4

Working with NASDAQ Stock Data

In this final chapter, you’ll try your hand at working with real-world NASDAQ stock data as you learn how to interpret new data, create masks to filter data, and visualize your findings with plots.
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