Finansçılar için Python Programlama

Eğitim Hakkında

Finansçılara yönelik Python temelleri

Eğitim, kodlama bilmeyen finans çalışanlarına Python temelini finansal örneklerle öğretir: değişken, liste ve sözlük, if ve for ile faiz, vade ve taksit hesapları, fonksiyonlar, pandas ile mizan ve cari hareket okuma, groupby ile özetleme, alacak yaşlandırma, NPV ve IRR, openpyxl ile biçimli Excel raporu ve yfinance ile fiyat getirisi hesaplama.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Python Temelleri; 2. gün Finans Verisi ve Raporlama; 3. gün Finansal Analiz Uygulamaları. Her modül uygulamalı alıştırmalarla pekiştirilir.

Seviye

Temel Seviye — Finans çalışanlarına Python temelini Excel, finansal hesaplar ve raporlama örnekleriyle sıfırdan öğretir.

Öğrenme Metodu

Günlük finans işlerinden (mizan kontrolü, vade analizi, kur dönüşümü) alınan örneklerle sıfırdan kodlanır; her örnek Excel çıktısıyla bitirilir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Sıfırdan başlayın

Programlama geçmişi olmadan finans örnekleriyle Python öğrenirsiniz.

🛠️Excel'i aşın

Excel'de saatler süren birleştirme ve kontrolleri betikle dakikalara indirirsiniz.

📈Doğrulanabilir hesap

Faiz, taksit ve NPV hesaplarını kodla tekrarlanabilir yaparsınız.

Anahtar Konular

finansçılar için pythonmuhasebe pythonpandas mizanpython excel rapornpv irr pythonfinans otomasyonpython başlangıçvade analizikredi hesaplama pythonfinans python

“Finansın dili sayıdır; Python o dili otomatiğe bağlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Bilgisayar kullanımı

Dosya yönetimi ve temel işletim sistemi bilgisi yeterlidir; programlama deneyimi gerekmez.

2

Python kurulumu

Python 3.10 veya üzeri ile VS Code ya da PyCharm yüklü bir dizüstü/masaüstü bilgisayar eğitime getirilmelidir.

3

Mantıksal düşünme

Adım adım problem çözme isteği ve temel aritmetik bilgisi eğitimden alınacak verimi artırır.

4

Düzenli pratik

Her günün sonunda verilen kısa alıştırmaları çözmek için günde yarım saat ayırmak önerilir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı finansal hesapları Python temel yapılarıyla yazar.

Modül 1

if / elif / else Yapısı

if bloğunun girinti kuralı ve iki nokta sözdizimi
elif zincirinde koşulların sırası ve ilk eşleşmenin kazanması
else dalının varsayılan durum olarak kullanımı
Not aralığı, vergi dilimi ve kargo ücreti gibi çok dallı örnekler
IndentationError ve SyntaxError mesajlarını okuyarak hata ayıklama
Tek satırlık koşullu ifade (ternary: a if koşul else b) ve okunabilirlik sınırı

Modül 2

for Döngüsü ve range()

for öğe in iterable sözdizimi ve iterable/iterator ayrımı
range(başlangıç, bitiş, adım) ile sayı dizileri ve negatif adım
Liste, string, tuple ve sözlük üzerinde dolaşma
Toplam, ortalama, en büyük değer bulma kalıpları
Döngü değişkeninin kapsamı ve döngü sonrası değeri
Çarpım tablosu ve yıldız deseni gibi temel alıştırmalar

Modül 3

Liste Temelleri

Liste oluşturma, indeksleme ve negatif indeksler
Dilimleme (slicing) sözdizimi [baş:son:adım] ve ters çevirme [::-1]
append, extend, insert ile ekleme farkları
remove, pop, del ve clear ile silme
index, count, in ile arama ve sayma
Listelerin değiştirilebilir (mutable) oluşu ve fonksiyonlara referansla geçmesi

Modül 4

Sözlük (dict) Temelleri

Anahtar-değer yapısı, süslü parantez ve dict() ile oluşturma
d[k], get(k, varsayılan) ve KeyError yönetimi
Ekleme, güncelleme, update(), pop() ve del
keys(), values(), items() görünüm nesneleri
Python 3.7+ ekleme sırasının korunması
Hashable anahtar kuralı: str, int, tuple olur; list olmaz

Günün hedefiKatılımcı muhasebe verisini pandas ile okur, özetler ve Excel raporu üretir.

Modül 1

Veri Okuma: CSV, Excel ve JSON

pd.read_csv parametreleri: sep, encoding, usecols, dtype, parse_dates, nrows
Büyük dosyalarda chunksize ile parça parça okuma
pd.read_excel ile sayfa seçimi, header satırı ve openpyxl motoru
pd.read_json ve json_normalize ile iç içe JSON düzleştirme
pd.read_sql ile veritabanından sorgu sonucu okuma
Türkçe karakter ve ondalık ayıracı sorunları: encoding="utf-8-sig", decimal=","

Modül 2

Gruplama ve Özetleme

groupby ile böl-uygula-birleştir (split-apply-combine) mantığı
agg ile çoklu istatistik ve adlandırılmış toplama (named aggregation)
transform ile grup içi yüzde ve standardizasyon
pivot_table ve crosstab ile çapraz tablolar
value_counts(normalize=True) ve nunique() ile dağılım
Rolling ve expanding pencereleriyle hareketli ortalama

Modül 3

openpyxl ile Çalışma Kitapları

Workbook açma/oluşturma: load_workbook, data_only parametresi
Sayfa ekleme, silme, yeniden adlandırma ve etkin sayfa
Hücre, aralık ve satır/sütun erişimi (ws["A1:C10"], iter_rows)
Hücre yazma, formül yazma ve sayı biçimi
Kaydetme, .xlsx/.xlsm farkı ve keep_vba
Büyük dosyalarda read_only ve write_only modları

Modül 4

Nakit Akışı ve Değerleme

Bugünkü değer (PV), gelecek değer (FV) ve numpy_financial fonksiyonları
NPV ve IRR ile yatırım projesi karşılaştırma
Kredi geri ödeme planı: eşit taksit ve anüite hesabı
Tahvil fiyatlaması ve getiri hesabı
İskonto edilmiş nakit akışı (DCF) modeli iskeleti
Duyarlılık analizi: iskonto oranı ve büyüme tablosu

Günün hedefiKatılımcı getiri, NPV ve vade analizleri yapar, raporlar.

Modül 1

Finansal Veri ile Çalışma

yfinance ve pandas_datareader ile fiyat verisi indirme
OHLCV verisini DataFrame'e alma ve DatetimeIndex ayarlama
Eksik gün, bölünme (split) ve temettü düzeltmeleri
Günlük getiri: pct_change ve log getiri farkı
Kapanış fiyatından hareketli ortalama ve Bollinger bantları
Verinin CSV/SQLite ile saklanması

Modül 2

Finansal Raporlama ve Otomasyon

Bilanço ve gelir tablosunu DataFrame'e alma, oran analizi (cari oran, ROE)
Mizan ve muavin dosyalarını okuyup birleştirme
Kur dönüşümü ve TCMB verisinin çekilmesi
Vade analizi ve alacak yaşlandırma raporu
Excel'e biçimli finans raporu üretme
Backtest: basit hareketli ortalama kesişim stratejisi ve sınırlılıkları

Modül 3

Zaman Serisi ve Tarih İşlemleri

DatetimeIndex oluşturma ve tarihe göre dilimleme df["2025-01":"2025-03"]
resample ile günlük/aylık/üç aylık yeniden örnekleme
shift, diff ve pct_change ile gecikmeli değişim
dt erişimcisi: dayofweek, quarter, month_name
Saat dilimi: tz_localize ve tz_convert
Hareketli ortalama ve mevsimsellik gözlemi

Modül 4

Grafik, Görsel ve Raporlama

openpyxl.chart ile çubuk, çizgi ve pasta grafik
Grafik eksenleri, başlık ve veri serisi referansları
Pandas DataFrame'i biçimlendirilmiş sayfaya aktarma
XlsxWriter ile gelişmiş biçim ve grafik üretimi
Görsel ekleme (matplotlib PNG) ve sayfa düzeni
Aylık rapor şablonunu doldurup e-postaya hazırlayan otomasyon

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Koşullu Akış

if, elif ve else zincirlerini doğru girintiyle kurarak çok dallı kararları yazabilirsiniz

🔧

Liste Kullanımı

Liste indeksleme, dilimleme ve ekleme-silme işlemlerini hatasız uygulayabilirsiniz

📊

Sözlük Kullanımı

Sözlük oluşturma, get ile güvenli erişim ve güncelleme işlemlerini yapabilirsiniz

🧩

Gruplama ve Özet

groupby, pivot_table ve rolling ile özet tablolar üretebilirsiniz

🚀

openpyxl Kullanımı

Excel çalışma kitaplarını Python ile açıp okuyup yazabilirsiniz

🔍

Finansal Veri

Fiyat verilerini indirip getiri ve teknik göstergeleri hesaplayabilirsiniz

🛡️

Finans Raporlama

Finansal tablolardan oran analizi ve otomatik rapor üretebilirsiniz

📌

Excel Grafik ve Rapor

Grafikli, biçimli Excel raporlarını otomatik üretebilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Muhasebeci
finans uzmanı
bütçe
raporlama çalışanı ile Excel'den Python'a geçmek isteyen finans profesyonelleri

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Muhasebeci, finans uzmanı, bütçe ve raporlama çalışanı ile Excel'den Python'a geçmek isteyen finans profesyonelleri.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Eğitimi tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası almaya hak kazanır; sertifika DVA'nın kendi katılım ve başarı belgesidir.

Eğitim için hangi yazılımlar gereklidir?

Python 3.10 veya üzeri, bir kod editörü (VS Code ya da PyCharm) ve eğitimin konusuna göre listelenen paketler yeterlidir; kurulum adımları ilk oturumda birlikte kontrol edilir.

Muhasebe yazılımlarıyla entegre olunur mu?

Yazılımlardan alınan Excel ve CSV çıktıları işlenir; veritabanı bağlantısı için temel yaklaşım kısaca gösterilir.

Excel'i bırakmam mı gerekiyor?

Hayır, Python Excel'in yerini almaz; tekrar eden işleri otomatikleştirir ve çıktıyı yine Excel'e verir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

FİNANSÇILAR İÇİN PYTHON PROGRAMLAMA EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

if / elif / else Yapısı

for Döngüsü ve range()

Liste Temelleri

Sözlük (dict) Temelleri

Veri Okuma: CSV, Excel ve JSON

Gruplama ve Özetleme

openpyxl ile Çalışma Kitapları

Nakit Akışı ve Değerleme

Finansal Veri ile Çalışma

Finansal Raporlama ve Otomasyon

Zaman Serisi ve Tarih İşlemleri

Grafik, Görsel ve Raporlama

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Enterprise Python Eğitimi

Excel with Python: Performing Advanced Operations Eğitimi

Excel with Python: Working with Excel Spreadsheets from Python Eğitimi

Excel, VBA ve Python ile Veri Analitiği - Temelden Başlayarak Eğitimi

Exploratory Data Analysis Using Python Eğitimi