课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-statistics-financial-analysis
在当今的数据科学领域，Python已经成为首屈一指的编程语言，尤其是在金融行业。随着其简单性和高可读性，越来越多的金融机构开始使用Python进行数据分析。我最近在Coursera上参加了《Python与统计学在金融分析中的应用》这一课程，想和大家分享我的体验和看法。
本课程结合了Python编程和统计学概念，重点分析金融数据，如股票数据。课程视频概览可以在这里查看。
课程大纲
1. 数据可视化与处理
你将学习如何使用Python导入、处理和可视化股票数据。在这个模块结束时，你可以构建流行的交易模型——趋势跟随策略。这不仅教会了我编程的基本技巧，还让我懂得了金融分析的基础。
2. 随机变量与分布
理解随机变量的频率和分布是金融分析的核心。我们探讨了如何使用Python计算股票投资的风险，并通过实验获得了丰富的见解。
3. 抽样与推断
本模块深入介绍了统计推断的概念，例如如何利用历史数据推断股票的真实平均回报。学习如何构建置信区间让我对投资回报的分析有了更深入的理解。
4. 线性回归模型
线性回归是最常用的预测方法之一。在学习如何创建多元回归模型以预测ETF价格变动的过程中，我不仅掌握了技术技能，还提升了自己的分析能力，真的非常有趣！
课程总结
总的来说，《Python与统计学在金融分析中的应用》是一个非常实用的课程。通过理论与实践的结合，我能够将所学知识应用于真实的金融数据分析中。如果你对数据分析、金融投资感兴趣，这门课程绝对值得一试！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-statistics-financial-analysis