Python Programming Fundamentals là gì? Cấu trúc và nội dung học phần đào tạo

Trong học phần Practical Skills Modules (PSM) mới được thêm vào chương trình CFA gần đây, ngôn ngữ lập trình Python là một trong hai chủ đề ứng viên có thể lựa chọn hoàn thành. Tại đây, học viên được giới thiệu các khái niệm cơ bản về Python và ứng dụng Python vào các bài toán tài chính cụ thể.

Theo đó, Python là một trong những công cụ quan trọng nhất để xây dựng mô hình tài chính, cho phép các chuyên gia tính toán, phân tích dữ liệu và tạo ra mô hình dự báo chính xác. Nắm vững kiến thức về Python sẽ giúp học viên CFA bước đầu làm quen với những kỹ năng cần thiết để làm việc hiệu quả trong lĩnh vực Tài chính - Đầu tư. 
Cùng SAPP đi tìm hiểu về chủ đề Python Programming Fundamentals nhé!

1. Tổng quan về Python Programming Fundamentals

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong Machine Learning, trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu nhờ tính hiệu quả, linh hoạt và khả năng mở rộng. Thư viện Python với cú pháp rõ ràng là ngôn ngữ lập trình dễ học nhất cho người mới bắt đầu và được sử dụng rộng rãi trong các khóa học lập trình căn bản, bởi nó gần giống như ngôn ngữ tự nhiên (tiếng Anh). Hiện nay, trong lĩnh vực Tài chính - Đầu tư, nhiều nhà tuyển dụng mong đợi nhân viên của họ có kiến thức về Python.

Với học phần Python Programming Fundamentals, học viên sẽ tìm hiểu về các khái niệm cơ bản về Python và cách sử dụng Jupyter Notebooks để phát triển, trình bày và chia sẻ các dự án khoa học dữ liệu liên quan đến tài chính. 

Trong suốt quá trình học, học viên sẽ được hướng dẫn qua các video, câu hỏi kiểm tra kiến thức và dự án để xây dựng kỹ năng lập trình, áp dụng vào các ví dụ cụ thể trong ngành. Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có những công cụ để áp dụng những gì đã học vào thực tế.

2. Mục tiêu học tập

Xác định và nắm chắc các mục tiêu học tập sẽ giúp ứng viên nhanh chóng hoàn thành học phần này.

• Nắm vững các khái niệm cơ bản về lập trình Python như biến, kiểu dữ liệu, vòng lặp, hàm và câu lệnh điều kiện.
• Khám phá cách sử dụng Jupyter Notebooks để phát triển, trình bày và chia sẻ các dự án khoa học dữ liệu.
• Khai thác tối đa các thư viện Python quan trọng như Pandas để xử lý và phân tích dữ liệu; Matplotlib và Seaborn để trực quan hóa dữ liệu; và Plotly Express để trực quan hóa dữ liệu tương tác trong bối cảnh tài chính.
• Tối ưu hóa danh mục đầu tư, chạy mô phỏng Monte Carlo và tính toán lợi nhuận danh mục, rủi ro và hệ số Sharpe bằng Python.
• Lấy dữ liệu tài chính thực tế bằng cách sử dụng Pandas DataReader và Yahoo Finance API trong Python.

3. Nội dung đào tạo

Nội dung của học phần Python Programming Fundamentals được chia thành 5 phần chính bao gồm 4 phần lý thuyết và 1 project thực hành. Cụ thể nội dung chính của từng phần như sau:

Phần 1:  Python Programming Fundamentals Part 1

• Xác định biến trong Python, gán giá trị cho chúng và thực hiện các phép toán số học.​
• Phân biệt các loại dữ liệu khác nhau trong Python, như số nguyên, số thực và giá trị Boolean.​
• Tận dụng hàm print() trong Python để hiển thị thông báo trên màn hình.​
• Xử lý định dạng chuỗi phức tạp bằng cách sử dụng phương thức format() của Python.​
• Sử dụng hàm input() tích hợp sẵn trong Python để lấy dữ liệu từ người dùng.​
• Phát triển một câu lệnh Python có thể lấy dữ liệu từ người dùng, phân tích và hiển thị thông báo trên màn hình.

Phần 2:  Python Programming Fundamentals Part 2

• Định nghĩa list trong Python, hiểu về các trường hợp sử dụng chúng, sử dụng indexing và slicing để truy cập một hoặc nhiều phần tử trong danh sách.​
• Định nghĩa dictionary trong Python và học cách truy cập các phần tử cụ thể bằng cách sử dụng các key tương ứng.​
• Áp dụng các toán tử so sánh trong Python để so sánh hai toán hạng với nhau.​
• Hiểu các câu lệnh điều kiện hoặc điều kiện if-else trong Python.​
• Phát triển một ứng dụng đơn giản cho xác thực mật khẩu trong Python.​
• Phát triển một ứng dụng Python có thể đánh giá các cổ phiếu và cho biết giá trị của chúng là cao, hợp lý hay thấp. 

Phần 3:  Python Programming Fundamentals Part 3

• Mô tả cú pháp và trường hợp sử dụng của vòng lặp for và while trong Python.​
• Mô tả trường hợp sử dụng của hàm range() và cách sử dụng nó với vòng lặp for.​
• Mô tả cú pháp và trường hợp sử dụng của các hàm trong Python.​
• Học cách gọi các hàm Python, truyền arguments cho chúng và nhận dữ liệu từ chúng.​
• Phát triển một hàm tính giá trị tương lai của tiền dựa trên giá trị hiện tại, lãi suất hàng năm, số năm và số kỳ hợp thành.​
• Tận dụng các hàm tích hợp sẵn trong Python đã được định nghĩa từ trước.

Phần 4:  Python Programming Fundamentals Part 4

• Định nghĩa DataFrame hai chiều trong Pandas và thu được tóm tắt thống kê.
• Xử lý dữ liệu thiếu trong DataFrame của Pandas và lọc dựa trên một điều kiện cụ thể.
• Định nghĩa các hàm Python và áp dụng theo một trục trong DataFrame của Pandas.
• Thực hiện việc nối (concatenation) và ghép (merging) DataFrame.
• Sử dụng thư viện yfinance để lấy dữ liệu thị trường tài chính như giá cổ phiếu, beta, lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS), bảng cân đối kế toán và báo cáo thu nhập.
• Tận dụng các phương pháp có sẵn để hiển thị thông tin cổ tức đã chi trả, tách cổ phiếu, đánh giá và khuyến nghị từ chuyên gia.

Phần 5:  Final Capstone Project

• Nắm vững những kiến thức cơ bản về lập trình Python thông qua một dự án thực tế.
• Lấy dữ liệu tài chính thực tế bằng cách sử dụng Pandas DataReader; dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn như Yahoo Finance, NASDAQ và nhiều nguồn khác.
• Tận dụng các thư viện Python quan trọng như Pandas cho phân tích dữ liệu, Matplotlib cho trực quan hóa/diễn đạt dữ liệu và Seaborn cho các biểu đồ thống kê trong tài chính.
• Sử dụng thư viện Plotly Express để thực hiện trực quan hóa dữ liệu tài chính tương tác.
• Tính toán các chỉ số thống kê quan trọng của danh mục như lợi nhuận, rủi ro và hệ số Sharpe bằng Python.
• Thực hiện phân tích và trực quan hóa danh mục bằng cách sử dụng các tập dữ liệu thực tế.
• Chạy mô phỏng Monte Carlo và thực hiện tối ưu hóa danh mục.

4. Lời kết

Qua bài viết trên, SAPP hy vọng rằng bạn đã có được cái nhìn tổng quan về chủ đề Python trong học phần mới Practical Skills Module (PSM) của kỳ thi CFA. Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến, đặc biệt trong lĩnh vực Tài chính - Đầu tư, nắm bắt được kiến thức và kỹ năng từ học phần, học viên sẽ áp dụng được Python vào các vấn đề thực tế và trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này.

SAPP hy vọng rằng thông tin trên đã giúp bạn hiểu rõ về học phần Python trong PSM giúp bạn sớm chinh phục kỳ thi CFA và thành công trong sự nghiệp tài chính của mình.