前言

随着数据科学的迅猛发展，其在财务领域的应用也日益广泛。财务数据的分析和预测对于企业的决策过程至关重要。

本专栏旨在通过Jupyter Notebooks这一强大的交互式计算工具，介绍基于财务的数据科学项目所需的Python编程基础。

我们将通过实例分析，让读者掌握数据清洗、数据可视化、统计建模以及机器学习在财务预测中的应用。

通过本课程的学习，学员将能够运用Python编程语言，结合财务数据，构建有效的数据科学模型，以支持企业的财务决策。

学习目标：

掌握基于财务的数据科学项目Python编程基础

学习内容：

1. 掌握 Python 编程基础知识，例如变量、数据类型、循环、函数和条件语句;
2. 了解如何使用 Jupyter Notebook 开发、演示和共享数据科学项目;
3. 利用关键的 Python 库，例如用于数据整理和分析的 pandas，用于数据可视化的 Matplotlib 和 Seaborn，以及用于金融环境中交互式数据可视化的 Plotly Express;
4. 在 Python 中执行投资组合优化、运行蒙特卡罗模拟并计算投资组合回报、风险和夏普比率;和
5. 在 Python 中使用 pandas Datareader 和 Yahoo！ Finance API 获取真实世界的财务数据。

大纲

（1）Jupyter Notebook 下载及安装

（2）深入探索Python：完整剖析基础数据类型

（3）深入探索Python：条件语句、循环结构与函数定义的全面解析

（4）深入探索与优雅安装：Pandas数据处理的魅力之旅

待更新…