Documentação Completa do Pandas em Português
Aprenda a analisar dados com o Python com a biblioteca mais usada no mercado financeiro: o Pandas.
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287 páginas
Exemplos do mercado financeiro
Um pouco do que você terá acesso:
Imagine ter a sua disposição uma documentação traduzida que vai te ajudar a ter...
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A documentação do Pandas é extensa e detalhada, cobrindo uma vasta gama de funcionalidades e métodos. Isso pode ser avassalador para quem está começando, tornando difícil encontrar as informações relevantes ou entender como usar certas funcionalidades. A documentação 100% traduzida irá facilitar o entendimento e diminuir a complexidade das informações.
A documentação frequentemente usa terminologia técnica e jargões que podem não ser familiares para iniciantes ou até intermediários. Para a nossa documentação, usamos uma linguagem simples para que você consiga com maior facilidade entender como aplicar o Pandas no seu contexto atual.
Embora a documentação contenha exemplos, eles podem ser limitados ou avançados demais. Muitas vezes, os exemplos pressupõem um nível de conhecimento que você pode não ter, dificultando a compreensão do uso prático das funções. Na nossa tradução, utilizamos exemplos 100% aplicados a finanças, para que você entusiasta do mercado financeiro consiga ter um melhor entendimento das aplicações do Pandas (e mais motivação também).
Para quem é este material
Profissionais ou entusiastas do mercado financeiro que querem melhorar as análises dos seus investimentos
Profissionais ou estudantes de Python que querem ter maior facilidade na aplicação do Pandas para análise de dados
A proposta é simples e clara.
Entregamos para você um material completo da documentação do pandas em português com exemplos práticos e especificos para o mercado financeiro para facilitar seu entendimento e melhorar sua análise de dados aplicada a finanças.
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Sou head de dados da VAROS, formado em Economia pela UFF e inserido no mercado financeiro há 5 anos.
Trabalhei em um dos maiores fundos de pensão do país, que faz a gestão de 4 bilhões de reais. Em poucos meses me tornei peça chave dentro dele depois de criar um algoritmo que escolhia as melhores ações da bolsa, sistematicamente, através de indicadores. Colocamos 150 milhões de reais do fundo nessa estratégia e nos primeiros 6 meses já tínhamos superado o Ibovespa em 10%.
Na VAROS, criei toda a parte de dados da empresa do zero. Hoje eu gerencio toda essa área na VAROS usando o Python, com inúmeros algoritmos que rodam internamente, calculando o custo de capital de todas as empresas da bolsa todos os dias. Criamos uma base interna com cotações, dados fundamentalistas e informações gerais do mercado de ações e fiis.