Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Practical Financial Data Analysis With Python Data Science

Phân Tích Dữ Liệu Tài Chính Thực Tế Với Khoa Học Dữ Liệu Python

Phân Tích Dữ Liệu Tài Chính Thực Tế Với Khoa Học Dữ Liệu Python

Thực Hiện Phân Tích Tài Chính Với Dự Báo & Học Máy Trong Python. Thu Thập & Làm Việc Với Dữ Liệu Tài Chính Thực Tế

4.5
(187 đánh giá)
4,132 học viên
Giảng viên
Minerva Singh
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 929.000đ -95%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
6.0 giờ video
68 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

HỌC CÁCH Thu Thập Dữ Liệu Tài Chính Thực Tế MIỄN PHÍ Từ Yahoo và Quandl
CÓ KHẢ NĂNG Đọc, Tiền Xử Lý & Trực Quan Hóa Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian
TRIỂN KHAI Các Kỹ Thuật Xử Lý Và Trực Quan Hóa Dữ Liệu Phổ Biến Cho Dữ Liệu Tài Chính Trong Python
HỌC CÁCH Sử Dụng Các Gói Python Khác Nhau Cho Phân Tích Tài Chính
MÔ HÌNH HÓA Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian Để Dự Báo Giá Trị Tương Lai Với Các Kỹ Thuật Chuỗi Thời Gian Cổ Điển
SỬ DỤNG Hồi Quy Học Máy Để Xây Dựng Các Mô Hình Dự Đoán Giá Cổ Phiếu
HỌC CÁCH Sử Dụng Thuật Toán Prophet Mạnh Mẽ Của Facebook Để Mô Hình Hóa Dữ Liệu Tài Chính
TRIỂN KHAI Các Phương Pháp Học Sâu Như LSTM Để Dự Báo Dữ Liệu Chứng Khoán

Yêu cầu

Quen Thuộc Trước Với Giao Diện Jupyter Notebooks Và Cài Đặt Gói
Có Tiếp Xúc Trước Với Các Kỹ Thuật Thống Kê Cơ Bản (Như p-Values, Trung Bình, Phương Sai)
Có Khả Năng Thực Hiện Các Tác Vụ Đọc Và Tiền Xử Lý Dữ Liệu Như Làm Sạch Dữ Liệu Trong Python
Hứng Thú Làm Việc Với Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian Hoặc Dữ Liệu Có Thành Phần Thời Gian

Đối tượng phù hợp

Bất Kỳ Ai Muốn Thành Thạo Phân Tích Dữ Liệu Tài Chính Trong Python
Bất Kỳ Ai Muốn Trở Nên Thành Thạo Trong Phân Tích Dữ Liệu Tài Chính Làm Việc Với Dữ Liệu Thực Tế
Những Người Quan Tâm Đến Việc Áp Dụng Kỹ Thuật Học Máy Vào Dữ Liệu Tài Chính
Bất Kỳ Ai Muốn Trở Thành Chuyên Gia Khoa Học Dữ Liệu

Nội dung khóa học

8 phần • 68 bài giảng
1 Chào Mừng Đến Với Khóa Học
2 Dữ Liệu Và Mã Nguồn Được Sử Dụng Trong Khóa Học
3 Giới Thiệu Về Môi Trường Khoa Học Dữ Liệu Python
4 Cài Đặt Python3 Nâng Cấp
5 Giới Thiệu Về iPython/Jupyter
1 Giới Thiệu Về Pandas
2 Đọc Dữ Liệu CSV
3 Đọc Dữ Liệu Excel
4 Đọc Dữ Liệu HTML
5 Khám Phá Dữ Liệu Cơ Bản Với Pandas
6 Xử Lý Dữ Liệu Cơ Bản Với Câu Lệnh Điều Kiện
7 Loại Bỏ Cột/Hàng
8 Hợp Nhất Và Kết Nối Dữ Liệu
1 Lấy Dữ Liệu Thị Trường Chứng Khoán Từ Yahoo
2 Chuyển Đổi Pandas Datareader Sang Định Dạng Pandas Dataframe
3 Dữ Liệu Chứng Khoán Lịch Sử Từ Yahoo Finance
4 Chào Mừng Đến Với Quandl
5 Truy Cập Quandl Trong Python
6 Truy Cập Dữ Liệu Tài Chính Qua ffn
1 Một Số Hàm Python Đặc Thù Cho Ngày Tháng
2 Một Ví Dụ Về Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian Trong Python
3 Chi Tiết Hơn Về Datetime
1 Nguyên Tắc Trực Quan Hóa Dữ Liệu
2 Chuẩn Bị Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian
3 Biểu Đồ Đường Để Kiểm Tra Dữ Liệu Thời Gian
4 Vẽ Nhiều Đường Trên Cùng Một Biểu Đồ
5 Biểu Đồ Tần Suất - Trực Quan Hóa Phân Phối Của Các Biến Số Liên Tục
6 Trực Quan Hóa Lợi Nhuận Hàng Ngày
7 Trực Quan Hóa Phần Trăm Thay Đổi Hàng Ngày
8 Trực Quan Hóa Lợi Nhuận Tích Lũy
9 Tương Quan Giữa Các Cổ Phiếu
10 Tương Quan Giữa Hiện Tại Và Tương Lai
11 Trực Quan Hóa Mối Quan Hệ Giữa Nhiều Cổ Phiếu
12 Một Cách Trực Quan Hóa Tương Quan Khác
13 Trực Quan Hóa Biểu Đồ Nến
1 Trung Bình Di Động/Trung Bình Trượt
2 Thêm Về Trung Bình Di Động
3 Các Thành Phần Khác Nhau Của Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian
4 Kiểm Định Tính Dừng: Lý Thuyết Kiểm Định ADF
5 Triển Khai Kiểm Định ADF Trong Python
6 Làm Cho Chuỗi Thời Gian Của Bạn Trở Nên Dừng
7 Các Cách Khác Để Làm Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian Trở Nên Dừng
8 Lý Thuyết Đằng Sau Làm Mịn Số Mũ
9 Làm Mịn Số Mũ Đơn Giản - Nhập Môn
10 Làm Mịn Số Mũ Đơn Giản Tốt Đến Đâu Cho Dự Báo?
11 Phương Pháp Tuyến Tính Holt Cho Dự Báo
12 Lý Thuyết Đằng Sau ARIMA
13 Triển Khai ARIMA Thực Tế Cho Dự Báo Chuỗi Thời Gian
1 Học Máy Là Gì?
2 Thiết Lập Phân Tích Trong Prophet Của Facebook
3 Triển Khai Mô Hình Prophet
4 Sử Dụng Prophet Để Dự Báo Tương Lai
5 Kết Quả Prophet
6 Lý Thuyết Về k-NN (k-Láng Giềng Gần Nhất)
7 Mô Hình Dự Đoán Hồi Quy kNN
8 Thêm Về KNN
9 Lý Thuyết Về Rừng Ngẫu Nhiên (RF)
10 Triển Khai Hồi Quy RF Cho Dự Báo
11 Hồi Quy Bình Phương Tối Thiểu Thông Thường (OLS) - Lý Thuyết
12 Triển Khai OLS Cho Dự Báo
1 Một Số Khái Niệm Lý Thuyết
2 Keras Là Gì?
3 Cài Đặt Keras Trên Windows
4 Cài Đặt Keras Trên Mac
5 Triển Khai LSTM Dựa Trên Keras Trên Dữ Liệu Chứng Khoán
6 Xử Lý Các Giá Trị Chưa Từng Thấy
7 Định Vị Trên POSIT
8 Tính Toán Phân Tán

Giới thiệu khóa học

THIS IS YOUR COMPLETE GUIDE TO FINANCIAL DATA ANALYSIS IN PYTHON!

This course is your complete guide to analyzing real-world financial data using Python. All the main aspects of analyzing financial data- statistics, data visualization, time series analysis and machine learning will be covered in depth.

If you take this course, you can do away with taking other courses or buying books on Python-based data analysis.  

In this age of big data, companies across the globe use Python to sift through the avalanche of information at their disposal. By becoming proficient in analysing financial data in Python, you can give your company a competitive edge and boost your career to the next level.

                                                       

LEARN FROM AN EXPERT DATA SCIENTIST  WITH +5 YEARS OF EXPERIENCE:

Hey, my name is Minerva Singh and I am an Oxford University MPhil (Geography and Environment), graduate. I recently finished a PhD at Cambridge University.

I have +5 years of experience in analyzing real-life data from different sources using data science-related techniques and I have produced many publications for international peer-reviewed journals.

 Over the course of my research, I realised almost all the Python data science courses and books out there do not account for the multidimensional nature of the topic.

So, unlike other instructors, I dig deep into the data science features of R and gives you a one-of-a-kind grounding in data science-related topics!

You will go all the way from carrying out data reading & cleaning to finally implementing powerful statistical and machine learning algorithms for analyzing financial data.

Among other things:

  • You will be introduced to powerful Python-based packages for financial data analysis.

  • You will be introduced to both the commonly used techniques, visualization methods and machine/deep learning techniques that can be implemented for financial data.

  • & you will learn to apply these frameworks to real-life data including temporal stocks and financial data.  

NO PRIOR PYTHON OR STATISTICS/MACHINE LEARNING KNOWLEDGE IS REQUIRED!

You’ll start by absorbing the most valuable Python Data Science basics and techniques. I use easy-to-understand, hands-on methods to simplify and address even the most difficult concepts in Python.

My course will help you implement the methods using REAL DATA obtained from different sources. Many courses use made-up data that does not empower students to implement Python-based data science in real-life.

After taking this course, you’ll easily use the common time-series and financial analysis packages in Python...

You’ll even understand the underlying concepts to understand what algorithms and methods are best suited for your data.

We will work with real data and you will have access to all the code and data used in the course. 

JOIN MY COURSE NOW!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Financial Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊