Python: Dodatni alati

Finansijsko programiranje je vrhunska veština koja spaja duboko razumevanje tržišta i moćnu Python automatizaciju. U ovom kursu naučićete kako da obrađujete masovne baze podataka, automatizujete složene izveštaje i razvijate forecasting modele za precizno predviđanje tržišnih trendova.

Glavni fokus stavljamo na autonomno prikupljanje podataka. Naučićete da gradite sopstvene Spider klase koristeći Scrapy biblioteku, gde kroz metodu start_requests definišete precizne putanje istraživanja. Savladaćete moćnu parse metodu za hiruršku ekstrakciju informacija, omogućavajući vašem kodu da podatke sa web stranica zapisuje direktno u fajlove, liniju po liniju.

7 sati

36 lekcija

Kupi sada

149.00€

99.00€

Uvodni video

Zašto je ovo kurs za tebe?

Ručno prikupljanje podataka ti oduzima sate koje bi mogao da iskoristiš za analizu
Potrebna ti je jasna struktura i automatizovani alati za rad sa kompleksnim bazama podataka
Želiš da pređeš sa nagađanja na precizne statističke modele i intervale poverenja
Vremenske serije i finansijski podaci ti deluju haotično bez adekvatnog reuzorkovanja
Teško ti je da pratiš i porediš stopu rasta različitih akcija ili indeksa u realnom vremenu
Želiš da automatizuješ kretanje kroz stotine web stranica bez ručnog kopiranja
Potrebni su ti profesionalni grafikoni koji sami pričaju priču o trendovima podataka
Tražiš način da kreiraš autonomne sisteme koji prikupljaju i obrađuju informacije 24/7

Šta ćeš naučiti uz ovaj kurs:

Kako da koristiš Pandas i Seaborn za naprednu grafičku istraživačku analizu
Kako da izračunaš zbirnu statistiku, medijanu i precizno prepoznaš autlajere
Na koji način da modeluješ verovatnoću koristeći Binomnu i Puasonovu raspodelu
Kako da vršiš reuzorkovanje i interpolaciju podataka unutar vremenskih serija
Kako da koristiš rolling i expanding funkcije za praćenje prinosa i rizika

Kako da hirurški precizno lociraš elemente na webu uz XPath i CSS lokatore
Na koji način da kreiraš Scrapy Selector objekte za automatsku ekstrakciju podataka
Kako da programiraš Spider klase koje autonomno navigiraju kroz sajtove
Kako da vršiš korelacionu analizu i prepoznaš veze između različitih tržišnih sredstava
Na koji način da automatizuješ izvoz finalnih izveštaja direktno u Excel Workbook-ove

Kompanije čiji su zaposleni pohađali naše treninge

Sadržaj kursa

Sumiraj stečeno znanje i zaokruži svoju ekspertizu:

Sveobuhvatna rekapitulacija rada sa Timestamp i Period objektima uz generisanje date_range indeksa
Analiza finansijskih tokova kroz konverziju tipova podataka u daytime 64 i grafički prikaz kretanja cena akcija
Savladavanje metoda reuzorkovanja (resample), frekvencija radnih dana i tehnika za tretiranje Nan vrednosti
Profesionalna primena funkcija shift, diff i pct_change za automatizovano izračunavanje prinosa i stopa rasta

Učvrsti svoje znanje o analizi i reuzorkovanju podataka:

Poređenje performansi akcija poput Facebook-a i Google-a kroz normalizaciju cena i poređenje sa referentnim S&P 500 indeksom
Upotreba asfreq i reindex metoda za promenu frekvencije uz primenu tehnika za popunjavanje NaN vrednosti unapred, unazad ili konstantama
Savladavanje upsampling-a uz izbor između stepenastog popunjavanja (forward-fill) i glatke interpolacije radi preciznijeg prikaza podataka
Efikasno smanjenje frekvencije odabiranja kroz agregacijske funkcije poput srednje vrednosti, medijane, prvog ili poslednjeg podatka u periodu

Primeni prozorske funkcije za naprednu analizu trendova i kretanja podataka;

Rolling preseci i pokretne metrike
Expanding kalkulacije kroz ceo niz podataka
Praćenje trendova kroz vremenske serije
Analiza volatilnosti i promena
Korelacija između povezanih serija

Nauči kako da formiraš indeks i meriš performanse više komponenti:

Biranje elemenata za sastav indeksa
Učitavanje i priprema podataka
Dodela pondera komponentima
Praćenje performansi indeksa
Korelacija i analiza rezultata

Vizuelizuj podatke i otkrij obrasce uz napredne grafikone:

Uvod u istraživačku vizuelnu analizu
Kreiranje jesnih i korisnih grafikona
Bee swarm dijagrami za raspodelu vrednosti
ECDF grafici za poređenje podataka
Lakše donošenje zaključaka kroz vizuelizaciju

Primeni statistčke metode za numeričku analizu skupova podataka

Srednja vrednost i medijana
Percentili i prepoznavanje autlajera
Box plot dijagrami
Varijansa i standardna devijacija
Kovarijansa i povezanost promenljivih

Savladaj diskretne modele verovatnoće i njihove primene:

Osnove verovatnoće i statističkog razmišljanja
Binomna raspodela i primeri primene
Puasonovi procesi
Puasonova raspodela u praksi
Modelovanje diskretnih događaja

Upoznaj kontinualne raspodele i rad na neprekidnim podacima:

Funkcija gustine verovatnoće
Normalna raspodela i njena primena
Tumačenje odstupanja i verovatnoća
Eksponencijalna raspodela
Rad sa kontinuiranim modelima

Nauči osnove HTMl jezika za kreiranje web stranica:

Struktura HTML dokumenta
Najvažniji HTML tagovi
Rad sa tekstom, linkovima i slikama
HTML atributi i organizacija sadržaja
Osnova za dalji web razvoj

Savladaj XPath izraze i selekciju elemenata na stranici:

Osnove XPath sintakse
Precizno pronalaženje elemenata
Napredni XPath izrazi
Rad sa selektor objektima
Efikasno izvlačenje podataka

Koristi CSS selektore i obradi odgovore servera u scraping projektima:

CSS lokatori za elemente stranice
Ulančavanje selektora
Selekcija teksta i atributa
Rad sa response objektima
Pregled i obrada vraćenih podataka

Kreiraj paukove za automatsko prikupljanje podataka sa sajtova:

Prvi pauk i osnovna struktura projekta
Slanje početnog zahteva
Parse metode za obradu sadržaja
Navigacija kroz stranice
Finalni scraping postupak

Sertifikat koji dobijaš na kraju završenog kursa

Ovaj sertifikat potvrđuje tvoju stručnost u naprednoj programskoj analizi podataka i obrade informacija koristeći Python. Posedovanjem ovog dokumenta potvrđuješ sposobnost da sirove web podatke transformišeš u automatizovane finansijske i statističke izveštaje direktno u Excel-u, koristiš naprednu vizuelizaciju (Seaborn i Matplotlib).

Šta kažu zadovoljni klijenti

Odlično strukturisan kurs sa konkretnim primerima. Power Pivot i Pandas moduli su mi najviše pomogli u svakodnevnom radu sa velikim bazama podataka.

Vladimir Jovanović

BI Reporting Specialist

Kurs mi je pomogao da efikasnije analiziram prodaju, kampanje i ponašanje kupaca. Posebno mi se dopao deo sa vizuelizacijom podataka.

Luka Novakov

E-commerce Manager

Ovaj kurs mi je baš pomogao da spojim Python i Power BI u jednu celinu. Ranije sam radio analize odvojeno, ali sada mogu da pripremim podatke u Pythonu i odmah ih iskoristim za vizuelizaciju i izveštaje. Najveća vrednost mi je što sam ubrzao ceo proces i dobio mnogo veću fleksibilnost u radu sa podacima.

Nikola Vukelić

Data Analytics Engineer

Česta pitanja

Možete se prijaviti putem ovog sajta klikom na dugme Kupi sada.
Ako želite da kupite preko firme ili paket sa posebnim pogodnostima, kontaktirajte nas putem email-a office@mcb.rs ili telefona +381638500991.

Da, nakon uspešnog završetka kursa dobijate sertifikat!

Ne postoji testiranje na kraju.
Nakon odslušanih svih lekcija, dobijaš sertifikat.

Kurs je self-paced, što podrazumeva da ga gledaš samostalno i svojim tempom, nezavisno od trenera.
Ako te zanima mentorstvo, kontaktiraj nas putem email-a office@mcb.rs ili telefona +381638500991.

Ne, ne postoji vremensko ograničenje za završetak kursa. Kurs možete pohađati svojim tempom i imati pristup materijalima bez vremenskog roka, kako biste učenje prilagodili svojim obavezama.

Ako želiš da kupiš preko firme ili paket sa posebnim pogodnostima, kontaktiraj nas putem email-a office@mcb.rs ili telefona +381638500991.

Kurs se sastoji iz 36 lekcija, koje su kombinacija video lekcija, tekstova, kvizova.
Potrebno ti je oko 7h da završiš ceo kurs.