بوت‌کمپ جامع دو در یک پایتون برای کسب‌وکار و امور مالی – یودمی

این دورهٔ همراه با تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی، شما را از مبتدی تا متخصص در کاربردهای پایتون برای تحلیل داده‌های تجاری و مالی همراهی می‌کند. با ترکیب مباحث پایه‌ای و پیشرفته، توانایی خود را در تحلیل سری‌های زمانی، ساخت داشبوردهای پویا، مدل‌سازی ریسک و اتوماسیون گزارش‌ها به سطح کسب‌وکارهای کوچک و سازمان‌های بزرگ خواهید رساند.

چه چیزهایی یاد می‌گیرید؟

• مبانی زبان Python: متغیرها، انواع داده، ساختارهای کنترلی، توابع، مدیریت فایل.
• تحلیل داده با pandas و NumPy و پاکسازی داده‌ها.
• تصویری‌سازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn.
• استخراج اطلاعات از وب با BeautifulSoup و Requests.
• دریافت داده‌های مالی با yfinance و pandas-datareader.
• تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی قیمت با Prophet و مدل‌های رگرسیون.
• محاسبه معیارهای مالی مانند NPV، IRR، بازده و ریسک سبد با PyPortfolioOpt.
• ساخت داشبوردهای تعاملی با Streamlit و اجرای مانیتورینگ خودکار.
• اتوماسیون فرآیندهای گزارش‌گیری و ارسال ایمیل‌های دوره‌ای.
• آشنایی مقدماتی با مفاهیم یادگیری ماشین برای تحلیل‌های مالی.

  مزایای شرکت در دوره

  • ارتقاء مهارت‌های تحلیلی برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده.
  • افزایش قابلیت بازار‌پسندی رزومه و جذب فرصت‌های شغلی در حوزهٔ فین‌تک و تحلیل مالی.
  • تمرین‌ها و پروژه‌های عملی که توانایی حل مسأله دنیای واقعی را تقویت می‌کنند.
  • دسترسی مادام‌العمر به محتوای دوره و بروزرسانی‌های آینده.
  • مدرک معتبر یودمی برای ارائه به کارفرمایان و شبکه‌های حرفه‌ای.

    پیش‌نیازها

    • کامپیوتر شخصی با دسترسی به اینترنت و قابلیت نصب نرم‌افزارهای متن‌باز.
    • آشنایی اولیه با مفاهیم پایهٔ کامپیوتر؛ نیازی به دانش قبلی پایتون نیست.
    • اشتیاق به یادگیری و حل تمرین‌های چالشی.
    • آشنایی مختصر با مبانی مالی (توصیه می‌شود ولی ضروری نیست).

      سرفصل‌های دوره

      • بخش اول: مبانی Python و ابزارهای توسعه
        • نصب Python، Jupyter Notebook و IDE
        • ساختار داده‌ها، حلقه‌ها و توابع
        • مدیریت محیط‌های مجازی با venv و pip
        • بخش دوم: تحلیل داده با pandas و NumPy
          • خواندن و نوشتن فایل‌های CSV و Excel
          • فیلتر، مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها
          • محاسبات آماری و عملیات برداری
          • بخش سوم: تصویری‌سازی و گزارش‌سازی
            • طراحی نمودارهای خطی، میله‌ای و پراکندگی
            • استفاده از Seaborn برای آنالیز چندمتغیره
            • بخش چهارم: استخراج داده از وب و API
              • وب‌اسکریپینگ با BeautifulSoup
              • دریافت داده‌های JSON از API‌های مالی
              • بخش پنجم: تحلیل مالی و سری‌های زمانی
                • دریافت قیمت سهام با yfinance
                • محاسبه بازده، ریسک و معیارهای مالی
                • پیش‌بینی قیمت با Prophet و ARIMA
                • بخش ششم: مدل‌سازی سبد و بهینه‌سازی
                  • محاسبه ماتریس کوواریانس و همبستگی
                  • بهینه‌سازی سبد با PyPortfolioOpt
                  • بخش هفتم: داشبورد و اتوماسیون با Streamlit
                    • طراحی رابط کاربری ساده
                    • به‌روزرسانی خودکار داده‌ها و انتشار

                      مثال‌های عملی

                      1. تحلیل قیمت سهام شرکت‌ها: با دریافت داده‌های تاریخی از yfinance، نمودار بازده تجمعی را رسم می‌کنیم و با استفاده از مدل Prophet، قیمت آینده را پیش‌بینی می‌کنیم.

                      2. ساخت داشبورد مالی: با Streamlit یک داشبورد تعاملی می‌سازیم که معیارهای کلیدی مانند میانگین متحرک، حداکثر افت سرمایه و نسبت شارپ را نمایش می‌دهد.

                      3. گزارش‌گیری خودکار: اسکریپتی نوشته می‌شود که هر هفته داده‌ها را به‌روز کرده، فایل اکسل گزارش را تولید و با استفاده از SMTP ایمیل ارسالی برنامه‌ریزی‌شده می‌فرستد.

                      در پایان این بوت‌کمپ، شما نه‌تنها اصول پایتون را مسلط خواهید شد، بلکه آمادهٔ اجرای پروژه‌های واقعی تحلیل کسب‌وکار و مالی خواهید بود. با اتکا بر مهارت‌های جدید خود، می‌توانید داده‌های پیچیده را به بینش‌های سودآور تبدیل کنید.

                      نظرات

                      هنوز نظری ثبت نشده است.

                      وارد شوید تا نظر ثبت کنید.