توضیحات

آموزش پایتون و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل امور مالی بدون پیش نیاز

نام دوره : Python & Machine Learning for Financial Analysis

پیش نیاز:

• بدون نیاز به تجربه قبلی

توضیحات:

آیا آماده یادگیری اصول برنامه نویسی پایتون هستید و مستقیماً آنها را برای حل برنامه های کاربردی دنیای واقعی در امور مالی و بانکی به کار می گیرید؟

اگر پاسخ مثبت است، پس به دوره آموزشی «آموزش پایتون و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل امور مالی بدون پیش نیاز» خوش آمدید که در آن همه چیزهایی را که برای توسعه برنامه‌های کاربردی مالی/بانکی در دنیای واقعی در پایتون نیاز دارید، یاد خواهید گرفت!

پس چرا پایتون؟

پایتون به عنوان زبان برنامه نویسی شماره یک برای یادگیری در سال 2020 رتبه بندی شده است، در اینجا 6 دلیل برای یادگیری پایتون در حال حاضر وجود دارد!

• 1. زبان شماره 1 برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: پایتون زبان برنامه نویسی شماره 1 برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است.
• 2. یادگیری آسان: پایتون یکی از ساده ترین زبان های برنامه نویسی برای یادگیری است، مخصوصاً از شما که در گذشته هیچ کدنویسی انجام نداده اید.
• 3. مشاغل: تقاضای زیاد و عرضه کم توسعه دهندگان پایتون آن را به زبان برنامه نویسی ایده آل برای یادگیری در حال حاضر تبدیل کرده است.
• 4. حقوق بالا: میانگین حقوق برنامه نویسان پایتون در ایالات متحده حدود 116 هزار دلار در سال است.
• 5. مقیاس پذیری: پایتون بسیار قدرتمند و مقیاس پذیر است و بنابراین برنامه های دنیای واقعی مانند گوگل، اینستاگرام، یوتیوب و اسپاتیفای همگی بر روی پایتون ساخته شده اند.
• 6. تطبیق پذیری: Python همه کاره ترین زبان برنامه نویسی در جهان است، شما می توانید از آن برای علوم داده، تجزیه و تحلیل مالی، یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتر، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها، توسعه وب، بازی و برنامه های روباتیک استفاده کنید.

این دوره از بسیاری جهات منحصر به فرد است:

1. این دوره به 3 بخش اصلی شامل اصول برنامه نویسی پایتون، تجزیه و تحلیل مالی در پایتون و برنامه AI/ML در صنعت مالی/بانکی تقسیم می شود.

یک مرور کلی در زیر نشان داده شده است:

الف) قسمت شماره 1

مبانی برنامه نویسی پایتون: مبانی برنامه نویسی پایتون مبتدی که مفاهیمی مانند: انواع داده ها، تخصیص متغیرها، حلقه ها، دستورات شرطی، توابع و عملیات فایل ها را پوشش می دهد. علاوه بر این، این بخش کتابخانه های کلیدی پایتون برای علم داده مانند Numpy و Pandas را پوشش می دهد. علاوه بر این، این بخش ابزارهای تجسم داده ها مانند Matplotlib، Seaborn، Plotly و Bokeh را پوشش می دهد.

ب) قسمت شماره 2

تجزیه و تحلیل مالی در پایتون: این قسمت پایتون را برای تجزیه و تحلیل مالی پوشش می دهد. ما مفاهیم کلیدی مالی مانند محاسبه بازده پرتفوی روزانه، ریسک و نسبت شارپ را پوشش خواهیم داد. علاوه بر این، مدل قیمت گذاری دارایی های سرمایه ای (CAPM)، بهینه سازی سبد سهام مارکوویتز و مرز کارآمد را پوشش خواهیم داد. ما همچنین استراتژی های معاملاتی مانند معاملات مبتنی بر حرکت و میانگین متحرک را پوشش خواهیم داد.

ج) بخش شماره 3

AI/Ml در امور مالی/بانکداری: این بخش پروژه های عملی در برنامه های کاربردی AI/ML در امور مالی را پوشش می دهد. ما کاربرد شبکه های عصبی عمیق مانند شبکه های حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) را برای انجام پیش بینی قیمت سهام پوشش خواهیم داد. علاوه بر این، ما استراتژی‌های یادگیری ماشینی بدون نظارت مانند K-Means Clustering و Principal Components Analysis را پوشش می‌دهیم تا تقسیم‌بندی یا خوشه‌بندی مشتری پخت را انجام دهیم. علاوه بر این، ما اصول اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP) را پوشش خواهیم داد و آن را برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات سهام به کار خواهیم برد.

2. چندین چالش و تمرین کوچک در طول دوره وجود دارد و شما با انجام آن خواهید آموخت.

این دوره تقریباً در هر ویدیو حاوی چالش های کوچک و تمرین های کدنویسی است، بنابراین شما به روشی کاربردی و آسان یاد خواهید گرفت.

3. رویکرد یادگیری مبتنی بر پروژه:

شما بیش از 6 پروژه عملی کامل خواهید ساخت که می توانید آنها را به مجموعه پروژه های خود اضافه کنید تا کارفرمای آینده خود را در طول مصاحبه های شغلی به نمایش بگذارید.

دوره آموزش پایتون و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل امور مالی بدون پیش نیاز برای چه کسانی است:

• مبتدیان برنامه نویس پایتون و دانشمندان داده که می خواهند درک اساسی از برنامه های پایتون و علوم داده در بخش های مالی / بانکی به دست آورند.
• بانکداران سرمایه‌گذاری و تحلیلگران مالی که می‌خواهند شغل خود را ارتقا دهند، سبد علم داده خود را بسازند و تجربه عملی در دنیای واقعی به دست آورند.
• هیچ تجربه قبلی لازم نیست، حتی اگر قبلاً از پایتون یا هیچ زبان برنامه نویسی استفاده نکرده اید، نگران نباشید!

بخشی از دوره :