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Central University of Finance and Economics

Python财经数据分析基础

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Overview

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Python是探索数据世界的帮手。《Python财经数据分析基础》是一门基于Python的数据科学编程课程,主要面向财经中的数据处理和分析问题。本门课程以学生为中心——以学生学习中的问题为中心、以学生的发展为中心。

在知识传授上,通过编程案例,我们尽可能系统全面地涵盖Python数据科学的编程内容。

第1章 课程介绍 —— 什么是数据科学

第2章 Python编程入门 —— Python的基本语法

第3章 数值Python库:NumPy —— 向量化编程

第4章 科学Python库:SciPy —— 数学函数的使用

第5章 Python数据处理库:Pandas —— 表式数据的处理分析

第6章 可视化库:Matplotlib和Seaborn —— 常见图表绘制和作图规范

第7章 办公自动化 —— 通过编程自动化地操作Word、Excel、PDF

第8章 统计模型库:Statsmodels —— 回归等统计模型

第9章 机器学习库:scikit-learn —— 预测型数据任务的基本操作流程

  在价值塑造上:通过整个一学期的听课和练习,直到完成一个课程设计来解决实际问题,同学们将能体会到数字财经时代的求实的“工匠精神”,延伸到今后的学习和工作中。


Syllabus

  • 第1章 介绍
    • 1.1节 关于本课
    • 1.2节 计算机和计算思维
    • 1.3节 程序和编程 Python
  • 第2章 Python编程入门
    • 2.1节 Python自带的IDLE环境和shell的使用
    • 2.2节 Python脚本
    • 2.3节 Python的帮助系统
    • 2.4节 变量和赋值
    • 2.5节 基本数据类型与操作符
  • 第3章 数值Python库:NumPy
    • 3.1节 Numpy介绍
    • 3.2节 创建Numpy数组并查看它的属性
    • 3.3节 Numpy数组相对于列表的优势
    • 3.4节 布尔数组和数据筛选
    • 3.5节 练习及Numpy小节和编程建议
    • 案例(作业):基于Numpy计算熵函数及其在比较基金排名中的应用
  • 第4章 科学Python库:SciPy简介
    • 4.1节 如何使用官网学习SciPy库
    • 4.2节 矩阵代数
    • 4.3节 数值积分
    • 4.4节 数值优化
    • 4.5节 统计
  • 第5章 Python数据处理库:Pandas
    • 5.1节 Pandas介绍
    • 5.2节 序列(Series)
    • 5.3节 平面文件(flat file)
    • 5.4节 通用计算
    • 5.5节 检测缺失值
    • 5.6节 Pandas字符串操作简介
    • 5.7节 累计函数
    • 5.8节 Pandas的时间类型
    • 5.9节 多级索引
    • 5.10节 按行合并数据集:concat操作
    • 5.11节 三种数据连接
    • 5.12节 数据透视表
    • 5.13节 Pandas小节和编程建议
    • 案例(作业):Pandas基础操作(财报数据清洗)
  • 第6章 可视化库:Matplotlib和Seaborn
    • 6.1节 数据可视化
    • 6.2节 折线图
    • 6.3节 散点图和气泡图
    • 6.4节 条形图
  • 第7章 Office办公自动化
    • 7.1节 Office办公自动化
    • 7.2节 批量操作目录下的文件
    • 7.3节 操作Word文档
    • 7.4节 操作Excel文档
  • 第8章 统计库:statsmodels
    • 8.1节 Statsmodels库
    • 8.2节 简单线性回归
  • 第9章 机器学习:Scikit-learn
    • 9.1节 机器学习和Scikit-learn库简介
    • 9.2节 准备数据:iris数据集
    • 9.3节 模型的训练过程
    • 9.4节 多项式回归的例子
    • 9.5节 决策树的简单调用
  • 期末考试

    Taught by

    Wang yue

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