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Python與金融量化分析

Python與金融量化分析 掃二維碼繼續(xù)學習

2380.00元

 活動結(jié)束

  • 第 1 章 ： 進階篇
  • 課時1：課程介紹受眾和課綱 13:06
  • 課時2：Python是什么 17:40
  • 課時3：環(huán)境安裝 —— 安裝Anaconda & Jupyter 12:38
  • 課時4：環(huán)境講解 05:02
  • 課時5：環(huán)境講解 —— 在線安裝包 03:54
  • 課時6：環(huán)境講解 —— 從本地安裝包 08:39
  • 課時7：環(huán)境講解 —— 同時部署兩個Python版本 30:13
  • 課時8：重要的python庫 04:28
  • 課時9：IPython與Jupyter 20:13
  • 課時10：語言語義 26:06
  • 課時11：標量類型 18:02
  • 課時12：控制流 20:24
  • 課時13：元組 12:19
  • 課時14：列表 10:18
  • 課時15：內(nèi)建序列函數(shù) 06:49
  • 課時16：字典 16:56
  • 課時17：集合 04:56
  • 課時18：列表、集合和字典推導式 10:51
  • 課時19：函數(shù) 42:46
  • 課時20：文件和操作系統(tǒng) 25:08
  • 課時21：多維數(shù)組對象 67:45
  • 課時22：通用函數(shù) 10:04
  • 課時23：使用數(shù)組進行面向數(shù)組編程 31:52
  • 課時24：使用數(shù)組進行文件輸入與輸出 06:17
  • 課時25：線性代數(shù) 06:48
  • 課時26：偽隨機數(shù)生成 05:22
  • 課時27：隨機漫步 13:09
  • 課時28：Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構介紹 49:01
  • 課時29：基本功能 95:48
  • 課時30：描述性統(tǒng)計的概述和計算 38:07
  • 課時31：本地來源 57:55
  • 課時32：處理缺失值 17:00
  • 課時33：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 48:38
  • 課時34：字符串操作 17:47
  • 課時35：分層索引 14:55
  • 課時36：聯(lián)合與合并數(shù)據(jù)集 34:04
  • 課時37：重塑與透視 33:15
  • 課時38：GroupBy機制 37:51
  • 課時39：數(shù)據(jù)聚合 16:21
  • 課時40：應用：通用拆分-應用-聚合 39:52
  • 課時41：數(shù)據(jù)透視表與交叉表 11:12
  • 課時42：簡明matplotlib API入門 41:56
  • 課時43：使用pandas和seaborn繪圖 19:02
  • 課時44：日期和時間數(shù)據(jù)的類型和工具 16:49
  • 課時45：時間序列基礎 17:07
  • 課時46：日期范圍、頻率和移位 16:51
  • 課時47：時區(qū)處理 18:57
  • 課時48：時區(qū)區(qū)間和區(qū)間算術 15:49
  • 課時49：重新采樣和頻率轉(zhuǎn)換 15:01
  • 課時50：移動窗口函數(shù) 11:30
  • 課時51：分類數(shù)據(jù) 19:41
  • 課時52：高階GroupBy應用 19:14
  • 課時53：方法鏈技術 14:05
  • 課時54：使用Patsy創(chuàng)建模型描述 23:22
  • 課時55：statsmodels介紹 19:31
  • 課時56：scikit-learn介紹 13:15
  • 課時57：從Bitly獲取1.USA.gov數(shù)據(jù) 22:53
  • 課時58：MovieLens 1M數(shù)據(jù)集 18:35
  • 課時59：美國1880-2010年的嬰兒名字 24:53
  • 課時60：美國農(nóng)業(yè)部食品數(shù)據(jù)庫 19:44
  • 課時61：2012年聯(lián)邦選舉委員會數(shù)據(jù)庫 17:38
  • 課時62：隱含波動率 35:03
  • 課時63：蒙特卡洛模擬 08:23
  • 課時64：高性能Python 55:48
  • 課時65：數(shù)學工具 47:11
  • 課時66：推算統(tǒng)計學 46:03
  • 課時67：統(tǒng)計學 26:24
  • 課時68：面向?qū)ο?/span> 19:14
  • 課時69：估值框架 04:18
  • 課時70：金融模型的模擬 06:29
  • 課時71：衍生品估值 02:12
  • 課時72：高階NumPy 20:02

授課教師

澤稷網(wǎng)校Python講師

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