【课程列表】
Python课程1.2-Python基础知识（一）.pdf
Python课程1.3-Python基础知识（二）.pdf
Python课程1.4-Python基础金融分析应用.pdf
Python课程1.5-成为编程能手：Python知识进阶.pdf
Python课程2.1-使用numpy和pandas实现金融数据的高效计算.pdf
Python课程2.2-Matplotlib可视化：绘制2D和3D图.pdf
Python课程3.1-爬虫环境配置与简单爬取程序实现.pdf
Python课程3.2-典型爬虫程序的实现(1).pdf
Python课程3.2-典型爬虫程序的实现(2).pdf
Python课程3.2-典型爬虫程序的实现(3).pdf
python课程4.1-Python金融函数与金融建模.pdf
python课程4.2-信用评分卡.pdf
python课程4.3-可转债定价.pdf
Python系列课程讲义文档教程 2019年第02期.pdf
量化金融基础课 -股票量化基本面投资.pdf
量化金融基础课 -量化因子.pdf
【Python金融实务应用与数据分析课程】是一门涵盖了Python编程、金融数据分析、数据处理以及可视化等多个领域的综合课程。课程旨在帮助学员提升Python技能，特别是在金融领域的实际应用能力。
课程内容包括了Python的基础知识，如语法、数据类型、控制结构等，为后续的金融分析打下坚实基础。接着，课程深入讲解了如何使用numpy和pandas这两个强大的数据处理库，它们能够有效地进行金融数据的高效计算和清洗。pandas库特别适合于金融数据分析，它提供了DataFrame数据结构，便于管理和操纵大型数据集。
在数据可视化方面，课程介绍了Matplotlib库，这是一套用于生成高质量2D和3D图形的工具，对于理解金融数据的分布和趋势至关重要。此外，课程还涉及到了网络爬虫技术，如如何配置爬虫环境，编写简单的爬虫程序，以及处理更复杂的爬虫项目，这对于获取实时的金融市场数据是必要的。
在金融函数和建模部分，课程探讨了Python在金融建模中的应用，比如信用评分卡的构建和可转债的定价。这些都是金融分析中的关键概念，通过Python的编程实现，使得理论知识更加直观和易于理解。
课程中还提到了类和面向对象编程的概念，这是Python中实现复用性和模块化设计的关键。通过创建和使用类，可以更好地组织代码，提高代码的可读性和可维护性。在金融分析中，类可以用来抽象出金融产品的属性和行为，如股票、债券等。
此外，课程中还介绍了如何读写文件，特别是处理Excel文件，这对于金融分析师来说是日常工作中常见的任务。使用openpyxl模块，可以轻松地读取、修改和保存Excel工作簿，包括工作表的批量操作。
总而言之，这门课程全面覆盖了Python在金融商贸领域的核心技能，包括编程基础、数据分析工具的使用、数据可视化、网络爬虫技术以及面向对象编程。通过学习，学员将能够运用Python进行有效的金融数据分析，从而在金融行业提升竞争力。
