Complete 2-in-1 Python for Business and Finance Bootcamp

数据科学、统计学、假设检验、回归分析、模拟：Python 编程与理论从入门到精通

讲师:Alexander Hagmann

您将学到什么

• 从零学Python编程（商业、金融和数据科学情境下的实战案例）
• 学习商业与金融（时间价值、资本预算、风险、收益及相关性）
• 学习统计学（描述性与推断性统计、概率分布、置信区间、假设检验）
• 学习如何使用 Bootstrap 方法进行动手统计分析和模拟
• 学习回归（协方差与相关性、线性回归、多元回归、方差分析）
• 学习如何使用所有相关且强大的 Python 数据科学包和库
• 学习如何使用 Numpy 和 Scipy 进行数值计算、金融计算和科学计算
• 学习如何使用 Pandas 处理表格（金融）数据——清洗、合并、操作
• 学习如何使用 stats（scipy）进行统计学和假设检验
• 学习如何使用 statsmodels 进行回归分析和方差分析
• 学习如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 创建有意义的可视化和图表
• 学习如何为商业和金融应用创建用户定义的函数
• 学习如何解决并编写商业、金融和统计领域的实际项目代码
• 学习如何利用 Python 和 Numpy 进行蒙特卡洛模拟，释放它们的全部潜力
• 理解并编写夏普比率、阿尔法、贝塔、内部收益率（IRR）、净现值（NPV）和到期收益率（YTM）的代码
• 学习如何用代码实现更高级的金融概念：风险价值（VaR）、投资组合和多因素模型
• 了解正态分布和学生氏 t 分布之间的区别：何时使用哪种分布

课程要求

• 无需任何 Python 编程基础。本课程从零开始，手把手教你一切内容。
• 无需具备特定的商业或金融知识！本课程直观地解释了基础知识和高级概念。
• 一台能够存储和运行 Anaconda 的台式电脑（Windows、Mac 或 Linux 系统）。课程将指导你安装所需的免费软件。
• 能够流畅播放视频的网络连接。
• 一些高中水平的数学技能会很有帮助（不是强制要求，但会有助于学习）

课程描述

欢迎来到这门课程！

这是第一门专为商业和金融专业人士设计的全面 Python 课程。您将从零开始学习并精通 Python 和完整的 Python 数据科学栈，通过实际案例和项目来掌握这些技能。

这不是一门单纯的编程课。您不仅会理解并掌握所有与项目和代码相关的理论概念，并且是从头开始学起。

重要提示：理论部分的质量标准是特许金融分析师（CFA）课程大纲。本课程的讲师拥有金融硕士学位并通过了全部三个 CFA 考试。在本课程中，我们绝不容忍任何错误或有争议但常被推广的做法，例如使用 LSTM 进行股票价格预测或用线性回归分析股票价格。

您不仅将成为 Python 编程专家，还将精通商业与金融（时间价值、资本预算、风险和回报及关联度、蒙特卡洛模拟、生产和财务中的质量和风险管理、按揭贷款、年金和退休规划、投资组合理论、投资组合优化、资产定价及因子模型、VaR）统计学（描述性统计和推断性统计、置信区间、假设检验、正态分布与 t 分布、p 值、自助法、蒙特卡洛模拟、回报的正态性）、回归分析（协方差与相关性、线性回归、多重回归及其陷阱、回归系数的假设检验、逻辑回归、ANOVA、虚拟变量、与机器学习的关系、Fama-French 因子模型）。

本课程采用相互强化的概念：同时学习 Python 和理论知识：

在正确的上下文和合适的示例中（避免使用玩具示例！），学习 Python 更加有效。
掌握商业、金融、统计学和回归分析中的基本理论和概念，借助 Python 可以更容易且更有效地进行模拟、可视化并动态解释这些理论背后的直观理解。

本课程深入涵盖了所有常用的 Python 数据科学包：
Python 基础（标准库）
Numpy 和 Scipy 用于数值计算、科学计算、金融编码及仿真
Pandas 处理、加工、清理和操作表格化（财务）数据。
您值得拥有比 Excel 更多的功能！
statsmodels 进行回归分析、假设检验和 ANOVA
Matplotlib 和 Seaborn 科学数据可视化

本课程不仅包含视频：
可下载的 Jupyter Notebook，内含数千行代码
包含数百张幻灯片的可下载 PDF 文件，解释并重复最重要的概念
包含数百个编程练习的可下载 Jupyter Notebook，包括提示和解决方案

在我的编程课程中，我严格遵循一个简单的规则：没有不解释原因的代码。您不会听到诸如“这是 Python 代码，请自行上网查找更多信息”的评论。
您的老板、客户、业务伙伴以及同事都不会接受这种做法。为什么在一门构建职业生涯的课程里要接受这种态度呢？即使是最优秀的（编程）结果，如果不能向他人解释和推销，其价值也非常有限。

我是 Alexander Hagmann，金融专业人士及畅销讲师，在金融数据科学、Python 金融应用与算法交易领域有丰富经验。完成我课程的学生在全球最大的科技和金融机构工作。从我的亲身经历以及在线和线下辅导数千名专业人员和公司的经验来看，有一个关键发现：专业人士通常以错误的方式开始接触 Python 生态系统，处于错误的上下文中，并且使用了错误的态度，为错误的职业路径服务。

第一次就做对，节省时间和精力！
您还有什么犹豫的吗？

本课程提供 30 天无理由退款保证。
谢谢您的支持，期待在课程中见到您！

本课程适合谁:

• 所有商务和金融专业人士（Python 是未来）
• 希望进入商业、金融和数据科学领域的 Python 开发者/计算机科学家
• 需要分析大型数据集并进行统计和回归分析的研究人员
• 所有希望在工作中补充或替代 Excel 以提高工作效率的人
• 所有希望全面了解编程及其理论基础（统计学、回归分析、金融）的人士