Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Phân tích dữ liệu tài chính bằng Python

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

BAN506157

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KD - Khoa Ngân hàng / Bộ môn Thị trường tài chính

5. Trình độ:

Đại Học

6. Số tín chỉ:

3

7. Phân bổ thời gian:

  • Đối với hoạt động trên lớp:
  • Lý thuyết: Lên lớp (lý thuyết) 30 giờ Thảo luận, nhóm, thực hành 30 giờ Tự học, nghiên cứu 90 giờ
  • Làm việc nhóm, thảo luận:: Thảo luận, nhóm, thực hành 30 giờ
  • Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
  • Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận
  • Tự nghiên cứu, tự học
  • Đồ án, Đề án, Dự án
  • Thực tập

8. Ngành áp dụng:

Thị trường chứng khoán (K51.TV) - Tài chính - Ngân hàng - Thị trường chứng khoán (K51.TV) (7340201) - Đại Học

9. Điều kiện tiên quyết:

STT Mã học phần Tên học phần (VN) Tên học phần (EN) Số tín chỉ
1 FIN505084 Tài chính doanh nghiệp Corporate Finance 3
2 BAN506088 Thị trường và các định chế tài chính Financial Markets and Institutions 3

10. Mục tiêu học phần:

Học phần này nhằm trang bị cho sinh viên kiến thức và kỹ năng ứng dụng Python trong xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu tài chính định lượng cũng như văn bản. Thông qua việc tiếp cận và thực hành các kỹ thuật như phân tích dữ liệu khám phá (EDA), phân tích văn bản, trực quan hoá dữ liệu, sinh viên được phát triển tư duy về dữ liệu và năng lực ứng dụng công nghệ hiện đại. Mục tiêu cuối cùng là giúp người học có khả năng vận dụng các kỹ thuật trên vào các bài toán thực tiễn trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, từ đó có thể ứng dụng vào các mảng khác nhau như phân tích và đầu tư chứng khoán, quản trị rủi ro, quản lý quỹ đầu tư.

11. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Học phần cung cấp kiến thức và kỹ năng ứng dụng Python để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu tài chính định lượng và văn bản (text). Nội dung bao gồm: giới thiệu Python và môi trường làm việc; giới thiệu các kiểu và cấu trúc dữ liệu cơ bản; thao tác và tiền xử lý dữ liệu bằng các thư viện phổ biến; phân tích thống kê mô tả và suy luận; trực quan hóa dữ liệu tài chính; xử lý chuỗi và dữ liệu văn bản; ứng dụng Python trong phân tích dữ liệu thị trường tài chính. Học phần nhấn mạnh thực hành thông qua các bài tập, ví dụ minh họa và thực hiện các dự án, nhằm giúp người học hình thành tư duy phân tích dữ liệu và khả năng vận dụng Python trong các bài toán về tài chính-ngân hàng trên thực tiễn.