内容 隐藏
1 使用 Python 进行 Web 抓取和数据分析
2 Web scraping and data analysis with Python
2.1 学习内容
2.2 要求
2.3 描述
2.4 本课程适合谁：

使用 Python 进行 Web 抓取和数据分析

Web scraping and data analysis with Python

应用于 ESG 评级和股票市场数据的实用介绍

  学习内容

  • 使用来自 Yahoo Finance 的财务数据作为测试平台，深入了解数据采集和数据分析流程
  • 了解 HTML 及其主要标签/元素，以了解网页结构
  • 初步了解 BeautifulSoup 作为从网页中抓取数据的一种方式
  • 使用 Pandas 在 Python 中预处理数据
  • 从抓取的 ESG 评级分数数据中管理和提取更多信息
  • 介绍基于（约束）优化方法进行数据分析的 Markowitz 投资组合理论
  • 将 ESG 评级评分数据纳入 Markowitz 的投资组合理论，并评估对风险和回报的影响

  要求

  • 一些 Python 和金融的基本知识会有所帮助，但不是强制性的

  描述

您有没有想过网络抓取是如何工作的，以及您可以从提取的数据中获得哪些附加值？此外，还有机会通过在 Python 中分析端到端项目中的数据来获取更多信息？那么这就是适合您的课程！

在这门课程“使用 Python 进行网络抓取和数据分析——应用于 ESG 评级和股票市场数据的实用介绍”中，我将全面介绍如何使用来自雅虎财经的财务数据作为测试平台，在 Python 中应用网络抓取和数据分析方法。在简要了解 HTML 之后，我们将介绍使用 BeautifulSoup（一个著名的 Python 库）进行网络抓取的基本知识，以提取一系列 ESG（环境、社会和治理）分数及其标的股票价格。

反过来，我们将进入数据分析部分，在那里我们将基于 Markowitz 模型进行投资组合优化。在那里，您将熟悉如何执行经典投资组合优化的方法，然后通过整合从 Web 抓取部分获得的 ESG 分数来增强它。这将帮助您了解如何在财务中做出数据驱动的决策，并评估风险/回报状况与可持续性因素之间的影响。

在本课程结束时，您将获得使用 Python 构建自己的 Web 抓取和数据分析项目的技能，使您能够从 Web 中提取有价值的信息并将其转化为可操作的见解。

本课程适合谁：

  • 本课程适用于任何有兴趣将 python 应用于与金融（即股票市场和 ESG 评级评分数据）相关的网络抓取和数据分析的人
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