Il corso Data Analysis for Finance introduce le metodologie e gli strumenti di data analysis applicati al settore finanziario per supportare decisioni strategiche e fornire una solida base nell’utilizzo di tecniche statistiche e modelli quantitativi nel contesto della finanza.
Contenuti
- Fondamenti di Data Analysis e contesto finanziario;
- Introduzione alla data analysis: definizioni e importanza nel mondo della finanza;
- Overview del mercato finanziario e casi d’uso della data analysis;
- Presentazione degli strumenti che verranno utilizzati durante il corso
- Raccolta e preparazione dei Dati;
- Identificazione e accesso a diverse fonti di dati finanziari;
- Tecniche di data cleaning: trattamento dei dati mancanti e anomalie;
- Metodi di integrazione e trasformazione dei dati per analisi successive;
- Analisi statistica e modelli quantitativi;
- Statistiche descrittive e inferenziali applicate ai dati finanziari:
- Analisi di regressione, correlazione e altre metodologie quantitative;
- Analisi statistica e modelli quantitativi;
- Statistiche descrittive e inferenziali applicate ai dati finanziari;
- Analisi di regressione, correlazione e altre metodologie quantitative;
- Analisi di serie temporali e forecasting;
- Nozioni introduttive sulle serie temporali applicate a dati di mercato;
- Metodi di forecasting (es. ARIMA, trend analysis) e previsione dei trend finanziari;
- Programmazione per Data Analysis in Python;
- Introduzione a Python e alle sue librerie fondamentali (Pandas, NumPy);
- Tecniche di manipolazione e analisi dati in ambiente Python.
