Python for Financial Analysis: Bank and Oil Stocks in Recessions
Learn to analyze and compare the performance of banking and energy sector stocks during economic downturns using Python and modern data analysis libraries.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Economic recessions impact industries differently, with banking and energy sectors often showing contrasting behaviors. Understanding how to analyze these historical trends is a vital skill for modern financial analysts and retail investors alike. This written course guides you through the foundational concepts of financial data analysis using Python, helping you extract, clean, and compare stock market data to draw meaningful insights. What you'll learn: - Understand the fundamental economic factors that drive banking and oil stocks during market downturns - Load and combine multiple financial datasets cleanly using Python - Calculate key metrics such as maximum and minimum closing prices across different periods - Structure your analysis using modern Python practices, including basic type hints for readable code - Filter and aggregate stock data to identify patterns and performance trends. You will start with key terminology and foundational concepts of financial data before moving into practical data manipulation, merging datasets, and extracting key summary statistics. This course is designed for absolute beginners with no prior programming or advanced financial experience. Begin exploring financial data analysis with Python today.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 42 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Практическая клиентская аналитика с Python
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
🎓 С сертификатом
Обработка больших данных с помощью Spark и Scala
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
🔥 Востребован
🎓 С сертификатом
Разработка аппроксимационных алгоритмов для NP-трудных задач
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Прикладной Python для веб-разработки, машинного обучения и криптографии
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство