前言

隨著數據科學的迅猛發展，其在財務領域的應用也日益廣泛。財務數據的分析和預測對于企業的決策過程至關重要。

本專欄旨在通過Jupyter Notebooks這一強大的交互式計算工具，介紹基于財務的數據科學項目所需的Python編程基礎。

我們將通過實例分析，讓讀者掌握數據清洗、數據可視化、統計建模以及機器學習在財務預測中的應用。

通過本課程的學習，學員將能夠運用Python編程語言，結合財務數據，構建有效的數據科學模型，以支持企業的財務決策。

學習目標：

掌握基于財務的數據科學項目Python編程基礎

學習內容：

1. 掌握 Python 編程基礎知識，例如變量、數據類型、循環、函數和條件語句;
2. 了解如何使用 Jupyter Notebook 開發、演示和共享數據科學項目;
3. 利用關鍵的 Python 庫，例如用于數據整理和分析的 pandas，用于數據可視化的 Matplotlib 和 Seaborn，以及用于金融環境中交互式數據可視化的 Plotly Express;
4. 在 Python 中執行投資組合優化、運行蒙特卡羅模擬并計算投資組合回報、風險和夏普比率;和
5. 在 Python 中使用 pandas Datareader 和 Yahoo！ Finance API 獲取真實世界的財務數據。

大綱

（1）Jupyter Notebook 下載及安裝

（2）深入探索Python：完整剖析基礎數據類型

（3）深入探索Python：條件語句、循環結構與函數定義的全面解析

（4）深入探索與優雅安裝：Pandas數據處理的魅力之旅

待更新…