Formation Python Programming for Finance
Python est un langage de programmation qui a acquis une énorme popularité dans le secteur financier. Adopté par les plus grandes banques d’investissement et les hedge funds, il est utilisé pour créer un large éventail d’applications financières allant des programmes de négociation centraux aux systèmes de gestion des risques.
Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour développer des applications pratiques permettant de résoudre un certain nombre de problèmes spécifiques liés à la finance.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les fondamentaux du langage de programmation Python
- Télécharger, installer et maintenir les meilleurs outils de développement pour créer des applications financières en Python
- Sélectionner et utiliser les packages et techniques de programmation Python les plus appropriés pour organiser, visualiser et analyser les données financières provenant de diverses sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.)
- Développer des applications qui résolvent des problèmes liés à l’allocation d’actifs, à l’analyse des risques, à la performance des investissements et plus encore
- Déboguer, intégrer, déployer et optimiser une application Python
Public
- Développeurs
- Analystes
- Quants
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Partie magistrale, partie discussion, exercices et pratique intensive
Remarque
- Cette formation vise à fournir des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Cependant, si vous avez un sujet, un outil ou une technique particulier(ère) que vous souhaitez approfondir ou élaborer, n’hésitez pas à nous contacter pour en discuter.
Plan du cours
Introduction
Mise en place de l'environnement de développement
- Programming localement vs en ligne : Anaconda et Jupyter
Python Programming Principes fondamentaux
- Structures de contrôle, types de données, fonctions, structures de données et opérateurs
Étendre les capacités de Python
- Modules et paquets
Votre première application Python
- Estimation des dates et heures de début et de fin
[L'importation de données externes avec Python
- Importation et exportation, lecture et écriture de données CSV
- Access des données dans une base de données SQL
Organiser des données à l'aide de tableaux et de vecteurs dans Python
- NumPy et fonctions vectorisées
Visualiser des données avec Python
- Matplotlib pour les graphiques 2D et 3D, pyplot et SciPy
Analyser des données avec Python
- Analyse de données avec scipy.stats et pandas
- Importation et exportation de données financières (Excel, données de sites web, etc.)
Simulation des trajectoires des prix des actifs
- Simulation de Monte Carlo
Allocation d'actifs et optimisation de portefeuille
- Effectuer l'allocation de capital, l'allocation d'actifs et l'évaluation des risques
Analyse du risque et Investment performance
- Définir et résoudre les problèmes d'optimisation de portefeuille
Analyse des revenus fixes et évaluation des options
- Effectuer l'analyse des revenus fixes et la tarification des options
Analyse des séries temporelles financières
- Analyser les données de séries temporelles sur les marchés financiers
Mise en production de votre application Python
- Intégrer votre application avec Excel et d'autres applications web
Performance de l'application
- Optimiser votre application
- Calcul parallèle et multiprocessus
Résolution des problèmes
Remarques finales
Pré requis
- Une compréhension des finances (titres, dérivés, etc.)
- Une compréhension générale de la probabilité et des statistiques
- Calcul différentiel et intégral Element
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Python Programming for Finance - Booking
Formation Python Programming for Finance - Enquiry
Nos clients témoignent (5)
Expérience du formateur et sa manière de transmettre le contenu
Roggli Marc - Bechtle Schweiz AG
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer les composants et les bibliothèques Anaconda.
- Comprendre les concepts de base, les fonctionnalités et les avantages de Anaconda.
- Gérer les paquets, les environnements et les canaux à l'aide du Anaconda Navigator.
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- Créer une application d'analyse des données utilisant Pandas et NumPy.
- Réaliser des opérations avancées de préparation, de tri et de filtrage des données.
- Conduire des opérations agrégées et analyser les séries temporelles.
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Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
- Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
- Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
- Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le cadre, les principes et les phases de FinOps.
- Gérer efficacement les coûts du cloud grâce à l'analyse et à la gouvernance des données.
- Collaborer entre les services financiers, techniques et commerciaux pour aligner les dépenses liées à l'informatique dématérialisée.
- Utiliser les outils FinOps pour la répartition des coûts, les prévisions et l'optimisation.
- Préparer l'examen FinOps Certified FOCUS Analyst.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Acquérir les connaissances avancées requises pour l'examen FinOps Certified Professional.
- Comprendre les pratiques FinOps complexes, y compris l'optimisation des coûts, la gestion du budget et le reporting.
- Développer des compétences pratiques dans l'application des stratégies FinOps dans des scénarios du monde réel.
- Se préparer à réussir l'examen de FinOps Certified Professional.
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Gérer les tâches financières et comptables, y compris la facturation, les paiements, la TVA, les rapports, etc.
- Suivre les comptes bancaires, les stocks, les revenus et les dépenses.
- Suivre plusieurs comptes dans une entreprise à plusieurs départements.
- Utiliser GnuCash pour gérer des comptes commerciaux multidevises.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- S'informer sur la science des données et l'apprentissage automatique.
- Explorer l'analyse des données.
- En savoir plus sur Kaggle et son fonctionnement.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur (sur place ou à distance) s'adresse aux comptables et aux agents comptables qui souhaitent utiliser Xero pour la tenue de la comptabilité.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Obtenir une vue en temps réel de la trésorerie.
- Lier les comptes bancaires à Xero pour le rapprochement bancaire.
- Préparer et vérifier les déclarations de TVA (taxe sur la valeur ajoutée) dans Xero.
- Créer des rapports à partager entre les membres de l'équipe.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour construire et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'accélérer l'analyse des données.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à l'échelle avec Modin.
- Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de Modin.
- Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
- Effectuer des opérations Pandas plus rapidement avec Modin.
- Mettre en œuvre l'ensemble de l'API et des fonctions Pandas.
Open Bank Project for Developers
14 HeuresCette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser l'API Open Bank Project pour développer et tester des applications décentralisées qui peuvent être intégrées facilement aux systèmes bancaires numériques.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des applications avec l'API OBP.
- Comprendre l'architecture Open Bank Project, la technologie et les concepts.
- Apprendre à utiliser et à personnaliser l'API OBP pour développer et créer des applications bancaires.
- Explorer les fonctionnalités, les outils, les API et les bacs à sable de l'OBP.
- Mettre en œuvre la sécurité et les intégrations dans les connecteurs et adaptateurs de l'API OBP.
GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS
14 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser RAPIDS pour construire des pipelines de données, des workflows et des visualisations accélérés par GPU, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que XGBoost, cuML, etc.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour construire des modèles de données avec NVIDIA RAPIDS.
- Comprendre les caractéristiques, les composants et les avantages de RAPIDS.
- Exploiter les GPU pour accélérer les pipelines de données et d'analyse de bout en bout.
- Mettre en œuvre la préparation des données et l'ETL accélérés par GPU avec cuDF et Apache Arrow.
- Apprendre à réaliser des tâches d'apprentissage automatique avec les algorithmes XGBoost et cuML.
- Construire des visualisations de données et exécuter des analyses graphiques avec cuXfilter et cuGraph.