数据科学、统计学、假设检验、回归、商业和金融模拟：Python 编码和理论 AZ

课程英文名：Complete 2-in-1 Python for Business and Finance Bootcamp

此视频教程共8.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全

下载地址

课程编号：310
百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/11fq7xpyK2GWhU4P3M1FryQ?pwd=5f0c
夸克网盘(不限速)地址：https://pan.quark.cn/s/788b3e6fe392

课程内容

你将会学到的

• 在商业、金融和数据科学环境中从零开始学习 Python 编码（真实示例）
• 学习商业和金融（金钱的时间价值、资本预算、风险、回报和相关性）
• 学习统计学（描述性和推理性、概率分布、置信区间、假设检验）
• 了解如何使用 Bootstrapping 方法进行动手统计分析和模拟
• 学习回归（协方差和相关、线性回归、多元回归、方差分析）
• 了解如何使用所有相关且功能强大的 Python 数据科学包和库
• 了解如何使用 Numpy 和 Scipy 进行数值、金融和科学计算
• 了解如何使用 [Pandas] 处理表格（财务）数据 – 清理、合并、操作
• 了解如何使用 stats (scipy) 进行统计和假设检验
• 了解如何使用 statsmodels 进行回归分析和方差分析
• 了解如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 创建有意义的可视化和绘图
• 了解如何为商业和金融应用程序创建用户定义的函数
• 了解如何解决和编码商业、金融和统计领域的真实项目
• 了解如何通过蒙特卡洛模拟释放 Python 和 Numpy 的全部功能
• 了解和编码夏普比率、Alpha、Beta、IRR、NPV、到期收益率 (YTM)
• 了解如何编写更高级的财务概念：风险价值、投资组合和（多）因子模型
• 了解正态分布和学生 t 分布之间的区别：什么时候使用

要求

• 不需要（Python）编码。本课程从零开始，从零开始教你一切。
• 无需特定的商业/金融、统计和数据科学知识！该课程直观地解释了基本和高级概念。
• 能够存储和运行 Anaconda 的台式计算机（Windows、Mac 或 Linux）。本课程将引导您安装必要的免费软件。
• 能够流式传输视频的 Internet 连接。
• 一些高中水平的数学技能会很棒（不是强制性的，但它会有所帮助）

说明

您好，欢迎来到本课程！

这是有史以来第一个面向商业和金融专业人士的综合 Python 课程 。您将从零开始学习和掌握Python 以及完整的 Python 数据科学堆栈，其中包含来自商业和金融世界的真实示例和项目。   

这不仅仅是一门编码课程。您将从头开始理解并掌握项目和代码背后所需的所有理论概念。

重要提示：理论部分 的质量基准是CFA（特许金融分析师）课程。本课程的讲师拥有金融硕士学位，并通过了所有三门 CFA 考试。在本课程中，我们绝对不会为 LSTM 股票价格预测或在线性回归中使用股票价格等错误/可疑（但经常被推广）的做法留有余地。         

您不仅会成为Python 编码方面的专家，而且还会成为

• 商业与金融（金钱的时间价值、资本预算、风险、回报与相关性、蒙特卡洛模拟、生产和金融中的质量和风险管理、抵押贷款、年金和退休计划、投资组合理论、投资组合优化、资产定价和因子模型, 风险价值)
• 统计（描述性和推理性统计、置信区间、假设检验、正态分布和学生 t 分布、p 值、自举法、蒙特卡洛模拟、收益正态性）
• 回归（协方差和相关、线性回归、多重回归及其缺陷、回归系数的假设检验、逻辑回归、方差分析、虚拟变量、机器学习链接、Fama-French 因子模型）

    

本课程遵循一个相辅相成的概念：同时学习 Python 和理论： 

• 当拥有正确的上下文和正确的示例（避免玩具示例！）时，学习 Python 会更有效。
• 使用 Python 可以更轻松、更有效地学习和掌握商业、金融、统计和回归中的基本理论和概念，因为您可以模拟、可视化和动态解释理论、数学和公式背后的直觉。

 

本课程深入涵盖所有相关和常用的Python 数据科学包：

• 来自非常基础的Python（标准库）
• 用于数值、科学、金融、统计编码和模拟的Numpy和Scipy
• Pandas处理、处理、清理、聚合和操作表格（财务）数据。您应该得到的不仅仅是 Excel！
• statsmodels执行回归分析、假设检验和方差分析
• Matplotlib和Seaborn用于科学数据可视化

本课程不仅仅是视频：

• 具有数千行代码的可下载Jupyter Notebook
• 可下载的 PDF 文件包含数百张幻灯片，解释和重复最重要的概念
• 可下载的 Jupyter Notebook，包含数百个编码练习，包括。提示和解决方案

我在编码课程中严格遵循一个简单的规则：没有解释为什么就没有代码。您不会听到诸如”……那是 Python 代码，请随时 google 以获取更多背景信息并自己弄清楚”之类的评论。你的老板、你的客户、你的商业伙伴和你的大学不接受这一点。为什么你应该在建立你职业生涯的课程中接受这一点？如果无法解释并出售给他人，即使是最好的（编码）结果也没有什么价值。

我是 Alexander Hagmann，金融专业人士和（金融）数据科学、Python 金融和算法交易的畅销讲师。完成我课程的学生在全球最大、最受欢迎的科技和金融公司工作。根据我自己的经验以及在线和亲自指导过成千上万的专业人士和公司，有一个关键发现：专业人士通常从Python 生态系统的错误部分开始，在错误的环境中，以错误的语气和错误的职业开始路径。

第一次做对，节省时间和精力！你在等什么？ 您没有风险，因为您有30 天退款保证。

感谢并期待在课程中见到您！

此课程面向哪些人：

• 所有商业和金融专业人士（Python 是未来）
• 想要进入商业、金融和数据科学职位的 Python 开发人员/计算机科学家
• 需要分析大型数据集并执行统计和回归分析的研究人员
• 每个想要在工作中补充/替换 Excel 以提高生产力的人
• 每个想要了解全貌的人：编码和基础理论（统计、回归、金融）