دوره تحلیل داده‌های مالی با پایتون: از مبانی تا کاربردها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های مالی با پایتون: از مبانی تا کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی کاربردی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی برای تحلیل داده و محاسبات مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایتون برای تحلیل مالی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با انواع داده در پایتون
• 4. ساختارهای داده پایه: لیست‌ها و تاپل‌ها
• 5. ساختارهای داده پیشرفته: دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
• 6. دستورات شرطی و حلقه‌ها در پایتون
• 7. توابع و ماژول‌ها در برنامه‌نویسی پایتون
• 8. مدیریت خطا و استثناها در پایتون
• 9. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی در پایتون
• 10. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون
• 11. نصب و استفاده از کتابخانه NumPy
• 12. عملیات بر روی آرایه‌های NumPy
• 13. توابع آماری با NumPy
• 14. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
• 15. ساختار داده Series در Pandas
• 16. ساختار داده DataFrame در Pandas
• 17. بارگذاری و ذخیره داده‌ها با Pandas
• 18. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در DataFrame
• 19. عملیات پایه‌ای بر روی DataFrame
• 20. دسته‌بندی و تجمیع داده‌ها با Pandas
• 21. ادغام و ترکیب DataFrame ها
• 22. کار با داده‌های سری زمانی در Pandas
• 23. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib
• 24. رسم نمودارهای خطی با Matplotlib
• 25. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
• 26. رسم نمودارهای پراکندگی
• 27. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib
• 28. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn
• 29. رسم نمودارهای آماری با Seaborn
• 30. نمودارهای توزیع و تخمین چگالی
• 31. نمودارهای رابطه‌ای و شرطی
• 32. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مالی
• 33. مفاهیم اولیه بازار سرمایه
• 34. معرفی شاخص‌های بورس
• 35. محاسبه بازده و ریسک دارایی‌ها
• 36. مدل قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM)
• 37. تحلیل سری‌های زمانی مالی
• 38. آشنایی با داده‌های قیمت سهام
• 39. بارگذاری داده‌های تاریخی سهام
• 40. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های مالی
• 41. محاسبه بازده روزانه و انباشته
• 42. شناسایی روند در داده‌های مالی
• 43. تحلیل نوسانات بازار
• 44. تست ایستایی سری‌های زمانی مالی
• 45. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
• 46. تنظیم پارامترهای مدل ARIMA
• 47. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 48. مقدمه‌ای بر تحلیل تکنیکال
• 49. اندیکاتورهای میانگین متحرک
• 50. اندیکاتور RSI و کاربردهای آن
• 51. اندیکاتور MACD
• 52. تحلیل الگوهای نموداری
• 53. مقدمه‌ای بر تحلیل بنیادی
• 54. نسبت‌های مالی کلیدی شرکت‌ها
• 55. تحلیل صورت‌های مالی
• 56. مدل‌سازی ارزش‌گذاری سهام
• 57. مقدمه‌ای بر مدیریت پورتفولیو
• 58. اصول تنوع‌بخشی در پورتفولیو
• 59. محاسبه بازده و ریسک پورتفولیو
• 60. بهینه‌سازی پورتفولیو با معیارهای نوین
• 61. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مالی
• 62. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت
• 63. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 64. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 65. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی در مالی
• 66. آموزش مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های واقعی
• 67. اعتبارسنجی مدل‌ها و جلوگیری از بیش‌برازش
• 68. تکنیک‌های ارزیابی مدل در حوزه مالی
• 69. کاربرد پایتون در مدیریت ریسک
• 70. مدیریت ریسک اعتباری
• 71. مدیریت ریسک بازار
• 72. مدیریت ریسک عملیاتی
• 73. مقدمه‌ای بر فین‌تک و بلاک‌چین
• 74. کاربرد پایتون در فین‌تک
• 75. مقدمه‌ای بر رمزارزها و تحلیل آن‌ها
• 76. مبانی قراردادهای هوشمند
• 77. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های کلان مالی
• 78. تجسم داده‌های پیچیده مالی
• 79. ساخت داشبوردهای مالی تعاملی
• 80. مقدمه‌ای بر ابزارهای پیشرفته تحلیل مالی
• 81. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی مالی
• 82. مفاهیم پیشرفته سری‌های زمانی
• 83. مدل‌های اقتصادسنجی در مالی
• 84. تحلیل داده‌های جایگزین در مالی
• 85. کاربرد پایتون در گزارش‌دهی خودکار
• 86. ساخت گزارش‌های مالی پویا
• 87. مقدمه‌ای بر اخلاق حرفه‌ای در تحلیل مالی
• 88. قوانین و مقررات حوزه مالی
• 89. اهمیت دقت و شفافیت در تحلیل
• 90. آشنایی با روش‌های نوین در مالی
• 91. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
• 92. تحلیل احساسات در اخبار مالی
• 93. مباحث تکمیلی و پروژه‌های عملی
• 94. توسعه ابزارهای تحلیل سفارشی
• 95. پروژه نهایی: تحلیل یک بازار یا دارایی خاص
• 96. ارائه نتایج پروژه
• 97. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی کد پایتون
• 98. کاربرد پایتون در خودکارسازی فرآیندهای مالی
• 99. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی در تحلیل مالی
• 100. آشنایی با ابزارهای ابری برای تحلیل مالی