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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(xué)習(xí)

2380.00元

 活動(dòng)結(jié)束

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

授課教師

澤稷網(wǎng)校Python講師

學(xué)員動(dòng)態(tài)

還沒(méi)有動(dòng)態(tài)