Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
Le cours "Introduction à Python pour la finance" fait partie de notre module sur l'utilisation de logiciels statistiques pour aider à comprendre et appliquer les concepts financiers. Comme vous le savez peutêtre déjà, Python est un langage de programmation largement utilisé en finance en raison de sa simplicité et de sa polyvalence.
Premièrement, nous commencerons par comprendre comment Python peut être utilisé pour manipuler et analyser les données financières. Nous explorerons l'utilisation de différentes bibliothèques Python telles que NumPy et Pandas pour la gestion des données, et Matplotlib et Seaborn pour la visualisation des données.
Deuxièmement, nous nous pencherons sur l'utilisation de Python pour différentes tâches financières, telles que le calcul du rendement des actions, l'évaluation des obligations et l'optimisation du portefeuille.
Troisièmement, nous nous concentrerons sur l'application de modèles de machine learning en finance à l'aide de scikitlearn, une bibliothèque Python pour l'apprentissage machine. Les modèles de machine learning peuvent être utilisés pour la prédiction des prix des actions, la détection des fraudes et bien d'autres applications en finance.
Enfin, nous terminerons par quelques exercices pratiques pour vous aider à maîtriser votre compréhension de l'utilisation de Python en finance. Nous honorerons l'importance de comprendre comment et quand utiliser les outils Python et comment les interpréter correctement.
Il est important de noter que ce cours suppose que vous avez une compréhension de base de Python. Si vous êtes nouveau dans Python, nous vous recommandons de suivre notre cours "Introduction à Python" avant de vous lancer dans ce module.