房地产 Python 基础训练营

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
级别：初学者 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |时长：70 个讲座（2h 50m）

你将学到什么

• 使用 Anaconda 和 Jupyter 在 Python 中进行设置和编码，应用变量、数据类型、循环和运算符等核心概念。
• 与主要库（NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn）合作，清理、分析和可视化房地产数据集。
• 使用 Python 构建房地产现金流模型，计算 NPV、IRR，并测试有杠杆和无杠杆的投资可行性。
• 进行敏感性分析（简单分析和多维分析），以评估假设变化如何影响投资结果。
• 使用 xlwings 将 Python 与 Excel 集成，以实现工作流程自动化、扩展现有模型以及导出专业报告的结果。

要求

无需任何经验。这是初级课程。

描述

本课程的目标是为房地产专业人士提供用于数据分析、财务建模和 Excel 集成的 Python 编程的实用技能。

课程结束时，参与者将能够应用 Python 实现工作流程自动化、分析大型房地产数据集、构建贴现现金流 (DCF) 模型，并进行超越 Excel 限制的高级敏感性分析。

本课程强调基本编码概念及其在房地产投资分析和决策中的直接应用

在本课程中，您将

• 使用 Anaconda 和 Jupyter 在 Python 中进行设置和编码，应用变量、数据类型、循环和运算符等核心概念。
• 与关键库（NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn）合作，清理、分析和可视化房地产数据集。
• 使用 Python 构建房地产现金流模型，计算 NPV、IRR，并测试有杠杆和无杠杆的投资可行性。
• 进行敏感性分析（简单分析和多维分析），以评估假设变化如何影响投资结果。
• 使用 xlwings 将 Python 与 Excel 集成，以实现工作流程自动化、扩展现有模型以及导出专业报告的结果。

谁将从本课程中受益？

• 想要从 Excel 迁移到 Python 以实现更快、更高级的财务建模、现金流分析和敏感性测试的房地产分析师。
• 投资经理和投资经理资产经理寻求将 Python 与现有工作流程集成，以简化报告、自动执行重复任务并增强决策能力。
• 房地产研究人员和研究人员学者们希望通过将 Python 应用于大型数据集、房地产市场趋势和场景建模来扩展他们的分析工具包。
• 估值与希望构建更强大的模型并在客户演示中提供更深入见解的咨询专业人士。
• 职业生涯早期的房地产专业人士和房地产专家希望通过将传统金融模型与数据分析和可视化相结合来证明自己的技能能够适应未来的研究生

本课程适合谁

• 希望从 Excel 迁移到 Python 来实现更快、更高级的财务建模、现金流分析和敏感性测试的房地产分析师。
• 投资经理和投资经理资产经理寻求将 Python 与现有工作流程集成，以简化报告、自动执行重复任务并增强决策能力。
• 房地产研究人员和研究人员学者们希望通过将 Python 应用于大型数据集、房地产市场趋势和场景建模来扩展他们的分析工具包。
• 估值与希望构建更强大的模型并在客户演示中提供更深入见解的咨询专业人士。
• 职业生涯早期的房地产专业人士和房地产专家希望通过将传统财务模型与数据分析和可视化相结合来证明自己的技能能够适应未来需求的研究生。