Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040164 KU Python for Finance I (MA) (2020W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 14.09.2020 09:00 bis Mi 23.09.2020 12:00
- Anmeldung von Mo 28.09.2020 09:00 bis Mi 30.09.2020 12:00
- Abmeldung bis Sa 31.10.2020 12:00
Details
max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Montag
05.10.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
12.10.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
19.10.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
09.11.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
16.11.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
23.11.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
30.11.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
07.12.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
14.12.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
11.01.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
18.01.
13:15 - 14:45
Digital
Montag
25.01.
13:15 - 14:45
Digital
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, active class participation, and a final exam. The final exam will take place on Moodle on January, 25.The course will be taught via video conferencing.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
60% homework exercises
10% active class participation
30% final examMinimum requirement for a positive grade: a total of 50%.
10% active class participation
30% 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.pdfMcKenney, Wes. Python for Data Analysis, 2nd edition, 2017. O'Reilly Media.Official Python documentation and tutorials: https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 05.10.2020 10:08
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. Python and Programming Basics
2. Numerical Computing with NumPy
3. Data Analysis with pandasOther topics: data Visualization with matplotlib and regression analysis with statsmodels and linearmodels.