Nicolas - Prof de programmation - Paris 4e
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Cours de python générale ou appliquée à la finance, économetrie, data-science ou machine-learning

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À propos de Nicolas


Profil pour le cours de Python Général ou Appliqué à la Finance, Économétrie, Data Science et Machine Learning
Ingénieur en finance quantitative avec plus de 8 ans d'expérience en finance de marché, je combine une expertise avancée en programmation Python avec un fort bagage en mathématiques appliquées, modélisation financière, et data science. Diplômé d'une grande école, j'ai acquis des compétences solides en automatisation de processus financiers, en analyse des risques, et en développement de modèles de pricing.

Python est au cœur de mes projets : de la construction de courbes d’intérêt aux simulations financières, j’ai développé des solutions utilisant les bibliothèques avancées comme Pandas pour la manipulation de données, NumPy pour le calcul numérique, et Matplotlib pour la visualisation. Je suis également expert dans l'implémentation de méthodes quantitatives comme Monte-Carlo et les différences finies pour le pricing d'options, et je maîtrise les outils de modélisation statistique et économétrique tels que Statsmodels.

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À propos du cours

  • Primaire
  • Collège
  • Seconde
  • +9
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    Primaire

    Collège

    Seconde

    Première

    Terminale

    BTS

    Supérieur

    Formation pour adultes

    Débutant

    Intermédiaire

    Avancé

    Enfants

  • French

Toutes les langues parlées pour le cours :

French

Ce cours est un programme complet conçu pour les étudiants, professionnels et passionnés souhaitant maîtriser Python et son application dans divers domaines, dont la finance, l’économétrie, la data science, et le machine learning.

De l'apprentissage des bases de Python à la mise en œuvre de projets concrets, ce cours propose un accompagnement personnalisé adapté aux besoins de chacun, que ce soit pour la réalisation de projets, la préparation d'examens, le soutien pour les devoirs, ou encore la préparation aux entretiens techniques.

Ce que vous allez apprendre :

Programmation Python - Cours Général et Applications en Finance :

Réalisation de Projets Python : Accompagnement pour concrétiser vos idées et projets avec Python, qu'ils soient personnels, académiques ou professionnels.
Introduction à la Programmation Orientée Objet : Apprenez à structurer votre code en Python pour faciliter la réutilisation et la maintenance, notamment dans les projets de finance et de data science.
Préparation aux Examens et Aide aux Devoirs : Pour les étudiants, ce cours propose un soutien ciblé pour les examens et les travaux académiques, en assurant la compréhension et la pratique des concepts de programmation en Python.
Préparation aux Entretiens Techniques : Entraînez-vous aux défis de programmation, comme les exercices de Coding Game, pour réussir vos entretiens techniques.
Automatisation et Résolution de Bugs : Apprenez à identifier et corriger les erreurs de code tout en automatisant les tâches répétitives dans des projets financiers ou analytiques.
Python Appliqué à la Finance :

Traitement des Données avec Pandas, NumPy, et Matplotlib : Utilisez ces bibliothèques pour manipuler, nettoyer et visualiser des données financières et économiques.
Pricing des Actifs Financiers : Implémentez des modèles de valorisation d'actifs, que ce soit pour des actions, des obligations, ou des instruments dérivés, tout en utilisant des techniques modernes de calcul numérique.
Mathématiques Financières : Explorez les concepts fondamentaux comme les intérêts composés, les actualisations, et le calcul des rendements pour une analyse financière précise.
Méthodes Monte-Carlo et Différences Finies : Appliquez ces méthodes pour le pricing d’options et la simulation de scénarios de marché, deux techniques essentielles en finance quantitative.
Économétrie Financière et Modélisation :

Classification et Régression Linéaire : Apprenez à construire des modèles de régression pour des prévisions et analyses de séries chronologiques financières.
Économétrie avec Statsmodels : Familiarisez-vous avec les tests statistiques et les modèles économétriques pour analyser les corrélations et les effets dans les données financières.
Machine Learning et Data Science :

Machine Learning : Maîtrisez les algorithmes de classification, de régression, et de clustering en appliquant des bibliothèques comme Scikit-learn pour des projets financiers ou de data science.
Pricing de Produits Financiers Avancés : Appliquez le machine learning pour estimer les prix de produits financiers complexes tels que les obligations, les swaps, et les options.

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Tarifs

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