量化代码基础课

<div class="bq-course-title"> 请点击单个课程下方的【策略分享】获取课件源码<br/><br/> </div> <div class="bq-course-title"> 一、Python基础课 </div> <div class="bq-course-text"> <a href="https://cdn.bigquant.com/cdnuploads/bigcollege/media/af5eca793035d6a6946fdc9f08320264.zip"target="blank">👉点击此处下载数据包</a> <br/> 本课程涵盖 Python基础,Pandas数据分析基础以及Numpy基础。帮助同学们初步认识Python数据分析的各类基础功能，打下良好的基础。<br> Python 是一种解释型语言，这意味着开发时无需编译，Python 解释器会逐行运行代码。Python 支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。它拥有一个庞大而广泛的标准库，这给使用 Python 的程序员提供了很大的便利。<br/> Pandas 是一个用于数据操作和分析的开源 Python 库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使数据科学家和分析师能够方便地处理结构化数据。Pandas 主要有两个核心数据结构：Series（一维数据）和 DataFrame（二维数据）。 </div> <br/><br/> <div class="bq-course-title"> 二、SQL基础课 </div> <div class="bq-course-text"> 介绍SQL常用的语句，以及BigQuant平台的DAI封装的函数。<br> SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是一种标准的数据库查询和操作语言，用于存取、查询、更新和管理关系数据库系统。SQL成为了大多数关系数据库管理系统（RDBMS）的标准语言。<br> SQL语言的特点是具有声明性，用户只需指定要执行的任务，而不需要提供完成任务的具体方法。SQL语句由多个子句组成，每个子句又包含一些关键字和表达式。由于SQL语言的广泛应用和标准化，学习SQL是进入数据分析、数据库管理、软件开发等领域的一个重要基础。尽管存在许多版本的SQL，但它们都保持着核心的SQL标准，并在此基础上根据不同的系统需求进行了扩展。学习SQL，通常意味着学习如何有效地从数据库中读取修改和维护数据<br /> <br/><br/> <div class="bq-course-team"> <img style="margin-right: 15px; height: 100px; width: 100px" src="https://cdn.bigquant.com/cdnuploads/bigcollege/media/7b73a6bef58464fb2c1296d080e213ce.png" alt="Course Staff Image #2" /> <div> <div class="bq-course-text">讲师：张帆老师</div> <div class="bq-course-text" >BigQuant算法策略研究员，墨尔本大学数据金融硕士与金融学学士，曾任CFA讲师，致力于为用户提供更优质的量化知识与更出色的平台体验。</div > </div> </div>