Finansinių duomenų analizė su Python
Apie šį renginį
Jei dirbi su finansais ir kiekvieną dieną rankiniu būdu tvarkai Excel lenteles, tikriausiai žinai, kaip greitai tas procesas tampa varginančiu. Šis kursas skirtas tiems, kurie nori automatizuoti pasikartojančias užduotis ir pradėti dirbti su duomenimis efektyviau.
Ką iš tikrųjų veiksite kurso metu
Dirbsime su pandas, NumPy ir matplotlib bibliotekomis. Analizuosime istorinius finansinius duomenis, skaičiuosime pelningumą, statysime grąžos grafikus. Kiekvienas užsiėmimas baigiasi konkrečia užduotimi, kurią reikia išspręsti patiems.
Kurse nenaudojame sugalvotų pavyzdžių. Imame realiai prieinamus duomenis iš viešų šaltinių, pvz., Eurostato ar įmonių ataskaitų, ir su jais dirbame. Taip daug lengviau suprasti, kur metodas veikia, o kur reikia atsargumo.
Kam tinka šis kursas
Finansų analitikams, buhalteriais ir visiems, kurie jau moka naudotis Excel, bet nori žengti toliau. Python nereikia mokėti iš anksto, tačiau bent bazinis supratimas apie programavimo logiką padės greičiau įsijausti.
Kursas neduoda garantijų, kad iš karto tapsite Python ekspertu. Bet po jo tikrai suprasite, kaip pradėti ir ko vengti.
Renginio programa
Kurso programa
- 1 modulis. Python aplinkos paruošimas, Jupyter Notebook, pirmieji duomenų importai
- 2 modulis. pandas pagrindai: DataFrame struktūra, filtravimas, agregavimas
- 3 modulis. Finansiniai rodikliai: pelno marža, likvidumas, EBITDA skaičiavimai
- 4 modulis. Laiko eilučių analizė, slenkamieji vidurkiai, sezoniškumas
- 5 modulis. Duomenų vizualizacija su matplotlib ir seaborn
- 6 modulis. Galutinis projektas: pilna įmonės finansinė ataskaita Python pagalba
Kiekvienas modulis trunka apie 3 valandas. Iš viso 18 kontaktinių valandų.