این دوره شامل طیف وسیعی از مباحث کلیدی در علم داده مالی است. در اینجا به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• مبانی پایتون برای امور مالی: یادگیری اصول اولیه پایتون و کتابخانه‌های ضروری مانند NumPy، pandas و Matplotlib برای تجزیه و تحلیل داده‌های مالی.
• جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها: آشنایی با منابع داده‌های مالی، جمع‌آوری داده‌ها از وب‌سایت‌ها و APIها و پاک‌سازی داده‌ها برای استفاده در تحلیل.
• آمار و اقتصادسنجی کاربردی: درک مفاهیم آماری مهم و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده‌های مالی، از جمله رگرسیون، همبستگی و آزمون‌های فرضیه.
• مدل‌سازی ریسک: یادگیری روش‌های محاسبه ریسک، ارزیابی ریسک و مدیریت ریسک سبد سهام.
• تحلیل تکنیکال و استراتژی‌های معاملاتی: آشنایی با شاخص‌های تکنیکال، تحلیل نمودارها و پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی با استفاده از پایتون.
• بهینه‌سازی سبد سهام: استفاده از مدل‌های ریاضی برای بهینه‌سازی سبد سهام و دستیابی به بازدهی بهتر با کمترین ریسک.
• یادگیری ماشین در امور مالی: معرفی مدل‌های یادگیری ماشین و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی قیمت سهام، تشخیص تقلب و سایر وظایف مالی.
• پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی پروژه‌های عملی برای تقویت مهارت‌ها و تمرین مفاهیم آموخته شده.

• آموزش عملی و کاربردی: این دوره بر روی پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی تمرکز دارد تا به شما کمک کند مفاهیم را به طور موثر یاد بگیرید.
• یادگیری گام به گام: مطالب دوره به صورت گام به گام و با زبانی ساده ارائه می‌شوند تا برای همه سطوح یادگیری مناسب باشند.
• پشتیبانی و راهنمایی: در صورت بروز هرگونه سوال یا مشکل، پشتیبانی لازم برای شما فراهم خواهد شد.
• دسترسی آسان: با توجه به اینکه دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود، شما به راحتی و در هر مکانی به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت.
• افزایش مهارت‌های شغلی: با اتمام این دوره، شما مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به دنیای علم داده مالی و یا ارتقای شغلی خود را کسب خواهید کرد.

دوره “سرمایه‌گذاری داده‌محور با پایتون” شامل بخش‌های مختلفی است که به صورت جامع مباحث علم داده مالی را پوشش می‌دهند:

• بخش ۱: مقدمه و آشنایی با پایتون
  • آشنایی با محیط توسعه پایتون
  • نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های مورد نیاز
  • مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی پایتون
• بخش ۲: جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های مالی
  • دسترسی به داده‌های مالی از منابع مختلف
  • استفاده از APIهای مالی
  • پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• بخش ۳: آمار و اقتصادسنجی در علم داده مالی
  • مفاهیم آماری کلیدی
  • تحلیل رگرسیون و همبستگی
  • آزمون‌های فرضیه و کاربرد آن‌ها
• بخش ۴: تحلیل تکنیکال و استراتژی‌های معاملاتی
  • شناخت شاخص‌های تکنیکال
  • تحلیل نمودارهای قیمتی
  • پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی با پایتون
• بخش ۵: مدل‌سازی ریسک و مدیریت سبد سهام
  • محاسبه و ارزیابی ریسک
  • مدل‌سازی ریسک بازار
  • بهینه‌سازی سبد سهام
• بخش ۶: یادگیری ماشین در امور مالی
  • مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی قیمت سهام
  • تشخیص تقلب و سایر کاربردهای یادگیری ماشین
• بخش ۷: پروژه‌های عملی و جمع‌بندی
  • پیاده‌سازی پروژه‌های عملی در زمینه‌های مختلف
  • ارائه راهکارهای عملی برای سرمایه‌گذاری داده‌محور