040031 KU Python for Finance I (MA) (2020S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
An/Abmeldung
- Anmeldung von Mo 10.02.2020 09:00 bis Mi 19.02.2020 12:00
- Anmeldung von Di 25.02.2020 09:00 bis Mi 26.02.2020 12:00
- Abmeldung bis Do 30.04.2020 23:59
Details
max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Home learning from March 17. The final exam will take place online on April 28. See the announcements on Moodle.
Dienstag
03.03.
13:15 - 16:30
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Dienstag
10.03.
13:15 - 16:30
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Dienstag
17.03.
13:15 - 16:30
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Dienstag
24.03.
13:15 - 16:30
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Dienstag
31.03.
13:15 - 16:30
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Dienstag
21.04.
13:15 - 16:30
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Dienstag
28.04.
13:15 - 16:30
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
The grade will be based on homework exercises that participants are expected to present in class, class participation, and a final exam.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
40% homework exercises
20% class participation
40% final examMinimum requirement for a positive grade: a total of 50%.
20% class participation
40% final examMinimum requirement for a positive grade: a total of 50%.
Prüfungsstoff
All material covered in class.
Literatur
Main reference:Sheppard, Kevin. Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis, 2019. https://www.kevinsheppard.com/files/teaching/python/notes/python_introduction_2019.pdfOthers (besides official Python documentation and tutorials):McKenney, Wes. Python for Data Analysis, 2nd edition, 2017. O'Reilly Media.Hilpisch, Yves, Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance, 2018, O’Reilly Publishing.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:19
We will start with an introduction to programming and the basics of Python. Subsequently, the course will consist of an introduction to some of the Python packages most relevant for applications in Finance.
This course is of an applied nature, with the goal of enabling students to use Python to solve problems they may encounter in practice.Main Topics of the Course:1. Introduction to Programming and Python
2. Numerical Computing with NumPy
3. Data Analysis with pandasOther topics: data Visualization with matplotlib and regression analysis with statsmodels.