Formation Python pour la Finance et la Data Science

Apprenez à écrire des programmes d’analyse de données en python pour résoudre des problèmes simples et complexes pour la Data Science et la finance et le trading !

Prix (Formation inter-entreprise)

1700€ HT / personne

Durée

3 jours

Dates

Nous pouvons organiser des sessions à d'autres dates ou dans d'autres villes (Bordeaux, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Nantes, Nice, Paris, Strasbourg, Toulouse...)

La formation Python pour la Finance et la Data Science vous permettra de mettre en place des méthodes d’analyse de données et de résoudre des problèmes rencontrés dans la finance, l’analyse financière et le trading algorithmique.

Cette formation est destinée à des développeur·se·s, des chercheur·se·s, des ingénieurs ou analystes financiers ou encore des Data Scientists, ayant des bases en programmation et étant intéressés par la finance et la Data Science.

Cette formation Python pour la Finance et la Data Science vous guidera à travers tout ce que vous devez savoir pour utiliser Python pour la Finance, l’analyse financière et le trading algorithmique.
Nous commencerons par apprendre les bases de Python, puis nous nous pencherons sur les différentes bibliothèques de base utilisées dans l'écosystème Py-Finance sur un notebook. Cela comprend les bibliothèques NumPy, Pandas, Matplotlib, Statsmodels, ou encore la plateforme Quantopian pour le trading.

A l'issue de cette formation Python pour la Finance et la Data Science, vous serez à l'aise pour mettre en place des méthodes d’analyse de données et résoudre des problèmes simples et complexes orientés Data Science et finance (trading).

Covid-19 : Nous nous adaptons dans ces moments difficiles. Nous avons mis en place des outils permettant l'organisation de formations à distance.

Les objectifs

  • Utiliser les bibliothèques Python ( Numpy, Pandas, Matplotlib, Statsmodels ) pour traiter, analyser, visualiser les données et l’analyse de séries temporelles
  • Calculer des statistiques financières, des Moyennes Mobiles Pondérées Exponentiellement et des modèles ARIMA sur les données de séries temporelles
  • Aborder les techniques fondamentales de Finance, le Calcul ratio de Sharpe, l’optimisation de gestion de portefeuille, le modèle d'évaluation des actifs financiers, les hypothèses des marchés financiers efficient et le trading algorithmique sur Quantopian

Pré-requis

  • Être à l’aise avec Python et les notions statistiques de base, ou avoir suivi la formation Python
  • Avoir de bases en algorithme et programmation
  • Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Python pour la Finance et la Data Science

Jour 1 : exploration et visualisation des données

  • Introduction et mise en place de l’environnement : Anaconda, Pyfinance
  • Source de données financières et visualisation avec Matplotlib , Pandas, Pandas Datareader, Quandl
  • Les données de séries temporelles avec Pandas

Mises en pratique : exercices d’exploration et de visualisation de données et de séries temporelles sur un jeu de données sur les actions d’une entreprise côtée en bourse

Jour 2 : séries temporelles et finances - Analyse boursière

  • Analyse des séries temporelles

Mises en pratique : calcul de rendements, rendements cumulatifs quotidiens, volatilités, volumes d’actions quotidiens, moyennes mobiles, chandeliers

Jour 3 : les fondamentaux de la finance et le trading

  • Ratio de Sharpe, optimisation de portefeuille, modèle d’évaluation d’actifs financiers
  • Hypothèse de marchés efficients
  • Les bases du trading algorithmique avec la plateforme Quantopian

Mises en pratique : mise en place d’une stratégie « Trading de Pairs »

Télécharger le programme

Le(s) formateur(s)

Yannick Yamdjeu

Yannick Yamdjeu

Yannick Yamdjeu est un expert en finance et intelligence artificielle avec plus de 10 années d'expérience. Il est ingénieur de l'Ecole Centrale complété par un master 2 en finance et data science à l'Université Paris Dauphine et Panthéon Assas 2.

Il a commencé sa carrière à Rothschild en tant que trader et data scientist. Par la suite il a évolué dans le monde du conseil (Deloitte, Sopra , Accenture) où il a occupé des postes de manager senior et data scientist pour des clients bancaires et dans le domaine des assurances.

Aujourd'hui indépendant, il crée des solutions IA pour des startups, PME et grands groupes et a formé des centaines de personnes sur des problématiques data et finance dans l'enseignement (ESSEC, ESCP, ect..), dans des organismes de formation et des bootcamp. A ses heures perdues, il est également conférencier.

Adorant transmettre ses passions, il souhaite démystifier la complexité qu'on prête à l'analyse de données et la finance de marché.

Voir son profil détaillé

A propos de Human Coders

Human Coders c'est un centre de formation pour développeurs avec :

  • une habilitation Datadock, indispensable pour que vous puissiez obtenir des aides au financement via votre OPCO
  • de nombreux clients qui nous font confiance depuis des années
  • un manifeste pour garantir des formations à taille humaine, des formateurs passionnés, de véritables workshops...
  • 74 formations au catalogue, 878 sessions depuis nos débuts en 2012 avec une moyenne de satisfaction de 4,6/5
  • la possibilité de vous proposer un accompagnement personnalisé ou du conseil après la formation

Besoin d'aide ?

Vous souhaitez discuter avec nous à propos de votre projet de formation ?
Vous voulez plus d'information sur une formation ou notre fonctionnement ?


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Nos forces

  • Des formations à taille humaine
  • Des formateurs passionnés
  • Des véritables workshop
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Nos clients

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FNAC
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BNP Paribas

Formation Python pour la Finance et la Data Science

Apprenez à écrire des programmes d’analyse de données en python pour résoudre des problèmes simples et complexes pour la Data Science et la finance et le trading !

La formation Python pour la Finance et la Data Science vous permettra de mettre en place des méthodes d’analyse de données et de résoudre des problèmes rencontrés dans la finance, l’analyse financière et le trading algorithmique.

Cette formation est destinée à des développeur·se·s, des chercheur·se·s, des ingénieurs ou analystes financiers ou encore des Data Scientists, ayant des bases en programmation et étant intéressés par la finance et la Data Science.

Cette formation Python pour la Finance et la Data Science vous guidera à travers tout ce que vous devez savoir pour utiliser Python pour la Finance, l’analyse financière et le trading algorithmique.
Nous commencerons par apprendre les bases de Python, puis nous nous pencherons sur les différentes bibliothèques de base utilisées dans l'écosystème Py-Finance sur un notebook. Cela comprend les bibliothèques NumPy, Pandas, Matplotlib, Statsmodels, ou encore la plateforme Quantopian pour le trading.

A l'issue de cette formation Python pour la Finance et la Data Science, vous serez à l'aise pour mettre en place des méthodes d’analyse de données et résoudre des problèmes simples et complexes orientés Data Science et finance (trading).

Covid-19: Nous restons ouverts. Cette formation est disponible à distance.

Les objectifs

  • Utiliser les bibliothèques Python ( Numpy, Pandas, Matplotlib, Statsmodels ) pour traiter, analyser, visualiser les données et l’analyse de séries temporelles
  • Calculer des statistiques financières, des Moyennes Mobiles Pondérées Exponentiellement et des modèles ARIMA sur les données de séries temporelles
  • Aborder les techniques fondamentales de Finance, le Calcul ratio de Sharpe, l’optimisation de gestion de portefeuille, le modèle d'évaluation des actifs financiers, les hypothèses des marchés financiers efficient et le trading algorithmique sur Quantopian

Pré-requis

  • Être à l’aise avec Python et les notions statistiques de base, ou avoir suivi la formation Python
  • Avoir de bases en algorithme et programmation
  • Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Python pour la Finance et la Data Science

Jour 1 : exploration et visualisation des données

  • Introduction et mise en place de l’environnement : Anaconda, Pyfinance
  • Source de données financières et visualisation avec Matplotlib , Pandas, Pandas Datareader, Quandl
  • Les données de séries temporelles avec Pandas

Mises en pratique : exercices d’exploration et de visualisation de données et de séries temporelles sur un jeu de données sur les actions d’une entreprise côtée en bourse

Jour 2 : séries temporelles et finances - Analyse boursière

  • Analyse des séries temporelles

Mises en pratique : calcul de rendements, rendements cumulatifs quotidiens, volatilités, volumes d’actions quotidiens, moyennes mobiles, chandeliers

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  • Ratio de Sharpe, optimisation de portefeuille, modèle d’évaluation d’actifs financiers
  • Hypothèse de marchés efficients
  • Les bases du trading algorithmique avec la plateforme Quantopian

Mises en pratique : mise en place d’une stratégie « Trading de Pairs »

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Yannick Yamdjeu

Yannick Yamdjeu

Yannick Yamdjeu est un expert en finance et intelligence artificielle avec plus de 10 années d'expérience. Il est ingénieur de l'Ecole Centrale complété par un master 2 en finance et data science à l'Université Paris Dauphine et Panthéon Assas 2.

Il a commencé sa carrière à Rothschild en tant que trader et data scientist. Par la suite il a évolué dans le monde du conseil (Deloitte, Sopra , Accenture) où il a occupé des postes de manager senior et data scientist pour des clients bancaires et dans le domaine des assurances.

Aujourd'hui indépendant, il crée des solutions IA pour des startups, PME et grands groupes et a formé des centaines de personnes sur des problématiques data et finance dans l'enseignement (ESSEC, ESCP, ect..), dans des organismes de formation et des bootcamp. A ses heures perdues, il est également conférencier.

Adorant transmettre ses passions, il souhaite démystifier la complexité qu'on prête à l'analyse de données et la finance de marché.

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A propos de Human Coders

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  • une habilitation Datadock, indispensable pour que vous puissiez obtenir des aides au financement via votre OPCO
  • de nombreux clients qui nous font confiance depuis des années
  • un manifeste pour garantir des formations à taille humaine, des formateurs passionnés, de véritables workshops...
  • 74 formations au catalogue, 878 sessions depuis nos débuts en 2012 avec une moyenne de satisfaction de 4,6/5
  • la possibilité de vous proposer un accompagnement personnalisé ou du conseil après la formation

* Nombre de personnes ayant répondu au questionnaire de satisfaction sur cette formation depuis 2012