Python金融数据分析及应用高级训练营(第二期)

想要成为金融数据分析师,最快只需要十周

《金融数据分析及应用》课程

一站式入门主流数据分析工具Python,这门课将教会你金融场景下数据分析必备技能以及熟练掌握python的使用技巧。包含十周的内容,Python基础、Pandas数据分析、Matplotlib数据可视化、Pandas – datareader 数据获取、时间序列分析、股票回报分析、波动率与风险、EWMA,GARCH、Statsmodels、ARIMA、SQL初步、投资组合最优化、有效前缘、算法交易、机器学习算法等等…

通过不同金融数据及不同的应用场景(如数据分析,产品定价等)的Python应用,案例教学使学员快速上手并掌握Python的金融数据分析方法,提升Python金融数据高频技巧分析处理能力。

课程目标

1.培养金融数据爬取、IO以及基础数据库应用能力

2.巩固Python金融建模及数据分析基础

3.学会使用Python库快速分析数据,

4.掌握机器学习算法原理及使用技巧

5.提升数据清洗及数据可视化的能力,获得金融数据和使用管理的能力

6.掌握时间序列的模型使用方法和最优化投资组合的技巧
7.学会算法交易的设计

8.金融数据分析实操演练,提升职业技能

9.紧贴行业领先企业需求的技能图谱、贯穿全程的及时答疑辅导,让学生从入门到进阶掌握数据分析,成为被市场争夺的稀缺人才。

 

Jason

CQF、FRM、Wilmott/SEG/EAGE学会会员、专利发明人、资深金融工程师,同济大学在职理学博士,德克萨斯大学联合培养。长期从事金融算法、数据分析,能源矿产行业投资评价,风险管理,估值模型建立等领域研究工作,开发完善公司Python金融数据分析库及数字化工具。拥有发明专利,著有多篇顶会算法,数据类论文,对于强化学习、特征工程有十年以上的研究。现任上市公司算法主任工程师、牵头公司人工智能和大数据技术研究。

自幼学习Python编程,中学阶段便屡获信息学奥赛及程序设计竞赛大奖,具备丰富的Python应用实战经验,善于运用金融数据分析实际案例进行教学,并将晦涩难懂的数值算法概念启发式的向学员传授。

 

适合报名人群

1.金融工程、统计学、计算机专业背景的同学/工作人士,希望能够在课本之外工作之余进一步了解Python在大数据分析的实战应用

2.非金融工程、非统计专业背景的同学/工作人士,希望能够系统性学习Python金融大数据分析以及在投资中的实际应用

3.在证券公司/基金/银行/期货公司/交易所等相关领域工作的职场人士,希望进一步提升自己的竞争力

4.对python稍有了解且对金融分析感兴趣,金融从业并希望代码能力有所提高

5.希望通过学习系统掌握Python金融大数据分析相关的实务技能,为后续跳槽/转行做必要的知识技能准备与提升

6.零基础、非计算机专业的初学者,尤其是日后想往数据分析、金融科技、量化投资、人工智能领域发展的初学者。

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