Finansal analizi Python ile yapın
Finans için Python: yfinance ile veri, getiri ve volatilite, Sharpe, VaR, Markowitz portföyü, NPV, IRR, DCF modeli, finansal raporlama ve basit backtest uygulamaları.
Python ile finansal analiz ve modelleme
Eğitim, finans uygulamalarında Python kullanımını işler: yfinance ile fiyat verisi, OHLCV ve getiri hesapları, hareketli ortalama ve Bollinger bantları, volatilite, Sharpe oranı ve drawdown, VaR, Markowitz etkin sınır ve scipy.optimize, Monte Carlo simülasyonu, NPV ve IRR, kredi planı, DCF modeli, oran analizi ve basit backtest.
4 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Finansal Veri ve Getiri; 2. gün Risk ve Portföy; 3. gün Değerleme ve Nakit Akışı; 4. gün Raporlama ve Backtest. Her modül uygulamalı alıştırmalarla pekiştirilir.
Orta Seviye — Finans verisinin Python ile çekilmesi, getiri-risk hesabı, portföy optimizasyonu ve değerleme modellerini kapsar.
Gerçek hisse ve endeks verileriyle portföy, risk ve değerleme modelleri notebook ortamında kurulur; sonuçlar Excel raporuna aktarılır.
Piyasa verisini otomatik çekip analiz edersiniz.
Volatilite, VaR ve drawdown ile riski ölçülebilir kılarsınız.
NPV, IRR ve DCF modellerini kodla kurup duyarlılık analizi yaparsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Liste, sözlük, fonksiyon ve döngü kullanımını kapsayan temel Python bilgisi beklenir.
Python 3.10+, Jupyter Notebook veya VS Code ile pandas, numpy, matplotlib paketleri kurulu olmalıdır.
Ortalama, yüzde ve tablo okuma gibi ilk ve ortaöğretim düzeyi matematik yeterlidir.
Excel veya benzeri bir tablo aracıyla çalışmış olmak kavramları oturtmayı kolaylaştırır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Fiyat verilerini indirip getiri ve teknik göstergeleri hesaplayabilirsiniz
Series ve DataFrame yapılarını kurup ilk keşif komutlarıyla veriyi tanıyabilirsiniz
Volatilite, Sharpe, VaR ve etkin sınır hesaplarını Python ile yapabilirsiniz
Merkezi eğilim ve yayılım ölçülerini doğru seçip yorumlayabilirsiniz
Excel çalışma kitaplarını Python ile açıp okuyup yazabilirsiniz
t testi, ki-kare ve güven aralığı ile istatistiksel karar verebilirsiniz
Grafikli, biçimli Excel raporlarını otomatik üretebilirsiniz
Özellik türetip kodlayarak bulguları tekrar üretilebilir bir EDA raporuna dökebilirsiniz
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Ağ mühendisleri için Python eğitimi: Netmiko, NAPALM, Nornir, Jinja2, TextFSM, RESTCONF ve SNMP ile ağ cihazlarını otomatikleştirmeyi 3 günde laboratuvarla öğre
Detayları Gör →
Sistem ve ağ yöneticileri için Python eğitimi: subprocess, paramiko, socket, scapy, psutil ve log analizi ile sunucu yönetimi otomasyonunu 3 günde uygulamalı öğ
Detayları Gör →
Unix shell kullanıcıları için Python eğitimi: subprocess, pathlib, argparse, regex ve logging ile Bash betiklerini sağlam Python komut dosyalarına dönüştürmeyi
Detayları Gör →
Python Foundations Applied programı: temel Python, OOP, dosya ve API işlemleri, SQLite, pandas, pytest ve Git ile proje odaklı 4 günlük uygulamalı eğitim.
Detayları Gör →
Python Foundations eğitimi: kurulum, değişkenler, string, list ve dict, if ve döngüler, fonksiyonlar, dosya işlemleri ve hata yönetimini sıfırdan 3 günde öğreni
Detayları Gör →