Nội dung khóa học lập trình python cho tài chính

Nội dung khóa học lập trình python cho tài chính

Danh mục bài viết: 

1.Tại sao nên học Python?

2. Mục tiêu khóa đào tạo lập trình Python nâng cao dành cho Tài Chính

3. Điều kiện tiên quyết

4. Tài liệu đào tạo

5. Yêu cầu phần mềm

6. Nội dung Chương trình đào tạo lập trình Python nâng cao cho Tài Chính - for Finance

6.1 Crunching the Numbers: Numerical Python With NumPy 

6.2 Acquiring and Manipulating Financial Data With Pandas and Pandas-Datareader 

6.3 Exploratory Data Analysis and Advanced Pandas Methods 

6.4 Elementary Time Series Analysis

6.5 Stochastic Processes

6.6 Time Series Forecasting

6.7 Measuring Impact: Testing For Group Differences

6.8 Progressing, With Regression Models

6.9 Mini Project with Python.

7. Hình ảnh hoạt động đào tạo cho khách hàng Doanh nghiệp!

8. Hình ảnh hoạt động đào tạo cho khách hàng Cá nhân!

9.  ĐƠN VỊ TỔ CHỨC TUYỂN SINH & ĐÀO TẠO NHÂN SỰ

1.Tại sao nên học Python?

• Để trả lời cho thắc mắc của BẠN, IMIC đã có 1 bài viết chia sẻ dưới đây sẽ giúp bạn nhận ra được tầm quan trọng của ngôn ngữ lập trình Python này và nên bắt đầu với Python sớm để không bỏ lỡ cơ hội thành công với Python.
• Xem bài viết tại link: http://www.imic.edu.vn/tin-tuc-cong-nghe/30685/tai-sao-nen-hoc-lap-trinh-python.html

2. Mục tiêu khóa đào tạo lập trình Python nâng cao dành cho Tài Chính

-  Tự động trích xuất dữ liệu tài chính từ các nhà cung cấp dữ liệu phổ biến

-  Biết cách làm sạch, tổng hợp và thao tác dữ liệu tài chính hiệu quả

-  Tiến hành phân tích chuỗi thời gian tiểu học

-  Hiểu các quy trình ngẫu nhiên và các mô hình Noise Models phổ biến

-  Xây dựng các mô hình cho suy luận và dự báo, như ARIMA và hồi quy tuyến tính và logistic

-  Tạo trực quan hóa mạnh mẽ, chẳng hạn như Candlestick Charts

-  Trích xuất dữ liệu tài chính bằng cách cạo các trang web

-  Hiểu các nguyên tắc cơ bản của các mô hình học máy có giám sát và không giám sát như áp dụng cho tài chính

-  Áp dụng các mạng thần kinh tái phát (RNN) và các đơn vị bộ nhớ ngắn hạn (LSTM) dài hạn cho chuỗi thời gian tài chính và hiểu các giới hạn của chúng

-  Hiểu các nguyên tắc đằng sau công nghệ Blockchain

3. Điều kiện tiên quyết:

-  Thành viên tham gia lớp đào tạo có thể thoải mái sử dụng hệ điều hành (Linux, Unix, Windows, Solaris, Mac OS X, v.v.) mà sẽ chạy Python. Mặc dù không bắt buộc, các kỹ năng cơ bản với ít nhất một ngôn ngữ lập trình khác.

-  Đã hoàn thành khóa đào tạo Python cơ bản.

4. Tài liệu đào tạo:

-  Tất cả thành viên tham gia lớp đào tạo Python sẽ nhận được tài liệu chuẩn để tham khảo (Python® Notes for Professionals - 700+ pages).

5. Yêu cầu phần mềm:

-  Yêu cầu hệ thống?

• Windows, Linux hoặc Mac OS XPython 2.6, 2.7 hoặc 3.x.
• Ổ cứng SSD 128 Gb trở lên.
• RAM 4 GB
• Dung lượng ổ trống 20 Gb trở lên.

-  Yêu cầu quyền?

• Truy cập được Internet để tra cứu tài nguyên khi cần.

-  Yêu cầu cài đặt?

• Cài IDE có hỗ trợ lập trình Python (PyCharm Community Edition).
• Có thể xài một IDE khác.

6. Nội dung Chương trình đào tạo lập trình Python nâng cao cho Tài Chính - for Finance:

6.1 Crunching the Numbers: Numerical Python With NumPy 

• Introduction to the n-d-array
• NumPy operations
• Broadcasting
• Missing data in NumPy (masked array)
• NumPy structured arrays
• Improving performance through vectorization
• Random number generation
• Introduction to Monte-Carlo methods
• General approaches to implementing mathematical algorithms

6.2 Acquiring and Manipulating Financial Data With Pandas and Pandas-Datareader

• Series versus DataFrames
• Overview of data types in pandas
• Pandas I/O tools: CSV/Excel/SQL
• Pandas I/O tools: Pandas-datareader
• Subsetting DataFrames
• Creating and deleting variables
• Discretization of continuous data
• Scaling and standardizing data
• Identifying duplicates
• Dummy coding

6.3 Exploratory Data Analysis and Advanced Pandas Methods

• Uni- and multivariate statistical summaries and detecting outliers
• Group-wise calculations using pandas
• Pivot tables
• Long to wide and back: pivoting, stacking and melting
• Python visualization: Matplotlib and seaborn
• Pandas visualization: histograms, bar and box plots
• Pandas visualization: Scatter plots and pie charts
• Group-by plotting
• Pandas plot formatting
• mpl-finance and candlestick charts
• Merging DataFrames
• Pandas string methods
• Implementing regular expressions in pandas
• Handling missing data in pandas

6.4 Elementary Time Series Analysis

• Date/time formats in Python and pandas
• Running/rolling aggregates
• Resampling

6.5 Stochastic Processes

• Overview of noise models
• Stationarity
• Random walks and martingales
• Brownian motion
• Diffusion models
• The Black-Scholes model—and its limitations

6.6 Time Series Forecasting

• De-trending and seasonality
• Interpolation and extrapolation
• Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) models

6.7 Measuring Impact: Testing For Group Differences

• Null hypothesis testing and p-values
• Group comparisons (p-values, t-tests, ANOVA, Chi-square tests)
• Correlation

6.8 Progressing, With Regression Models

• Linear regression
• Logistic regression
• Regression on count outcomes (Poisson processes)

6.9 Mini Project with Python.

7. Hình ảnh hoạt động đào tạo cho khách hàng Doanh nghiệp!

8. Hình ảnh hoạt động đào tạo cho khách hàng Cá nhân!

9.  ĐƠN VỊ TỔ CHỨC TUYỂN SINH & ĐÀO TẠO NHÂN SỰ

Học lập trình Python cùng Chuyên gia IMIC - Học và làm dự án thực tế - Bài học trực quan & dễ hiểu

✅ Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được yêu thích nhất bởi các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và thậm chí cả tin tặc vì tính linh hoạt, mềm dẻo và các tính năng hướng đối tượng của nó. 
✅ Nhiều ứng dụng web và ứng dụng dành cho thiết bị di động mà chúng ta yêu thích ngày nay là do có các thư viện phong phú của Python, các frameworks, bộ sưu tập lớn các mô-đun và phần mở rộng. 
✅ Không chỉ vậy, Python rất tuyệt vời để xây dựng các dự án dịch vụ web doanh nghiệp cũng như hỗ trợ các loại ngôn ngữ lập trình khác.
✅ Mặc dù là ngôn ngữ cấp cao và có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, nhưng Python rất dễ học và có cú pháp rõ ràng. Do đó, nó được khuyến nghị cho cả người mới bắt đầu và lập trình viên có kinh nghiệm.
✅ Với vẻ đẹp gần như hoàn hảo của nó, Python được mệnh danh là một trong những ngôn ngữ lập trình được lựa chọn hàng đầu ở hầu hết các trường đại học trên thế giới và tại việt nam trong những năm tới đây. 
✅ Python được ứng dụng rộng rãi cho nhiều lĩnh vực khác nhau và khả năng vô hạn để tạo ra những điều tuyệt vời.
✅ Nhà phát triển Python là một trong “10 công việc Công nghệ được lựa chọn nhất 2021 và các năm tiếp theo”. Điều này là do sự gia tăng của công nghệ AI và Machine Learning trên thị trường toàn cầu.
✅ Thật vậy, có rất nhiều lý do tại sao bạn nên quyết định học lập trình Python ngay hôm nay. 
✅ Dưới đây là 7 cách sử dụng Python hàng đầu hiện nay:
1. Cho nhiều mô hình lập trình.
2. Kiểm thử các dự án Web.
3. Trích xuất dữ liệu.
4. Các nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học Dữ liệu (Data Science).
5. Ứng dụng Web và Phát triển Internet.
6. Cơ sở dữ liệu dễ dàng truy cập, tùy chỉnh giao diện và tích hợp hệ thống nhanh chóng.
7. An ninh mạng.
✅ Ngày nay, hầu hết các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm sử dụng Python để thực hiện các nghiên cứu sâu như Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học dữ liệu (Data Science). 
✅ Nó có thể được sử dụng trên các lĩnh vực và công nghệ khác, đó là một lợi thế rất lớn. 
✅ Python có số lượng thư viện đồ sộ được xây dựng sẵn, nhằm giúp cho lập trình viên giải quyết các yêu cầu bài toán được nhanh chóng và hiệu quả cao.
✅ Bạn muốn truy cập cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng? 
✅ Bạn muốn xử lý với nhiều loại dữ liệu khác nhau? 
✅ Bạn muốn phân tích, đánh giá hay trực quan hóa dữ liệu?
✅ Bạn muốn xây dựng các giải pháp Trí tuệ nhân tạo, IOT?
👉 Python sẽ thực hiện tốt các nhiệm vụ đó cho bạn!
🎁 Cảm ơn bạn đã dành thời gian lắng nghe những chia sẻ về Python. Và tuyệt vời hơn nữa nếu IMIC được góp phần vào sự thành công của bạn!