Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş
Python Temellerinin Anlaşılması
Finance’da Teknoloji ve Python Kullanımına Genel Bakış
Araçlar ve Altyapıya Genel Bakış
- Anaconda Kullanarak Python Dağıtımı
- Python Quant Platformunu Kullanma
- IPython’ü Kullanma
- Spyder’ı Kullanma
Python ile Basit Finansal Örneklerle Başlama
- Kapalı Volatilite Hesaplama
- Monte Carlo Simülasyonu Uygulama
- Saf Python Kullanma
- Numpy ile Vektörleştirme
- Log Euler Şeması ile Tam Vektörleştirme
- Grafiksel Analiz Kullanma
- Teknik Analiz Kullanma
Python’te Veri Türlerini ve Yapılarını Anlama
- Temel Veri Türlerini Öğrenme
- Temel Veri Yapılarını Öğrenme
- NumPy Veri Yapılarını Kullanma
- Kod Vektörleştirmesi Uygulama
Data Visualization’u Python’te Uygulama
- İki Boyutlu Grafikler Uygulama
- Diğer Grafik Stillerini Kullanma
- Finance Grafikler Uygulama
- 3B Grafik Oluşturma
Python’te Finansal Zaman Serisi Verilerini Kullanma
- pandas Temellerini Keşfetme
- DataFrame Sınıfı ile İlk ve İkinci Adımları Uygulama
- Web’den Finansal Veri Alma
- CSV Dosyalarından Finansal Veri Kullanma
- Regresyon Analizi Uygulama
- Yüksek Frekanslı Verilerle Başa Çıkma
Giriş/Çıkış İşlemlerini Uygulama
- Python ile G/Ç Temellerini Anlama
- pandas ile G/Ç Kullanma
- PyTables ile Hızlı G/Ç Uygulama
Python ile Performans Kritik Uygulamaları Uygulama
- Python’teki Performans Kütüphanelerine Genel Bakış
- Python Paradigmalarını Anlama
- Bellek Düzenini Anlama
- Paralel Hesaplama Uygulama
- multiprocessing Modülünü Kullanma
- Dinamik Derleme için Numba Kullanma
- Statik Derleme için Cython Kullanma
- Rastgele Sayı Üretimi için GPU’leri Kullanma
Finance için Mathematica Araçları ve Teknikleri Python ile Kullanma
- Yaklaşım Tekniklerini Öğrenme
- Regresyon
- Enterpolasyon
- Dışbükey Optimizasyon Uygulama
- Entegrasyon Teknikleri Uygulama
- Sembolik Hesaplama Uygulama
Python ile Stokastikler
- Rastgele Sayı Üretimi
- Rastgele Değişkenlerin ve Stokastik Süreçlerin Simülasyonu
- Değerleme Hesaplamalarını Uygulama
- Risk Ölçülerini Hesaplama
Statistics Python ile
- Normallik Testlerini Uygulama
- Portföy Optimizasyonu Uygulama
- Temel Bileşen Analizi (PCA) Yapma
- PyMC3 kullanarak Bayes Regresyonu Uygulama
Excel ile Python’ü Entegre Etme
- Temel Elektronik Tablo Etkileşimi Uygulama
- Python ve Excel’nın Tam Entegrasyonu için DataNitro Kullanma
Object-Oriented Programming Python ile
Python ile Grafik Kullanıcı Arayüzleri Oluşturma
Finance için Python’ü Web Teknolojileri ve Protokolleri ile Entegre Etme
- Web Protokolleri
- Web Uygulamaları
- Web Services
Python ile Değerleme Çerçevesini Anlama ve Uygulama
Python ile Finansal Modelleri Simüle Etme
- Rastgele Sayı Üretimi
- Genel Simülasyon Sınıfı
- Geometrik Brown Hareketi
- Simülasyon Sınıfı
- GBM için bir Use Case Uygulama
- Atlamalı Yayılım
- Kök Yayılım
Python ile Türev Değerlemesi Uygulama
Python ile Portföy Değerlemesi Uygulama
Python’te Volatilite Seçeneklerini Kullanma
- Veri Toplama Uygulama
- Model Kalibrasyonu Uygulama
- Portföy Değerlemesi Uygulama
Finance için Python’te En İyi Uygulamalar Programming
Sorun Giderme
Özet ve Sonuç
Kapanış Notları
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel programlama deneyimi
- Finans için sağlam bir matematik bilgisi
35 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (5)
The fact of having more practical exercises using more similar data to what we use in our projects (satellite images in raster format)
Matthieu - CS Group
Eğitim - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Eğitim - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Eğitim - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Eğitim - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.
