Python financial analysis data science (16 Ergebnisse)
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paperback. Zustand: New. Paperback. Pub Date: 2025-01 Pages: 228 Publisher: People's Posts and Telecommunications Press This book will guide readers into the field of python big data financial analysis. starting with basic knowledge and gradually deepening application. Through learning and practicing the contents of this book. r…eaders can master the skills and methods of using python for financial big data analysis. laying a solid foundation for future study and work. The main contents of this book include an overvie.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Financial Data Science with Python | An Integrated Approach to Analysis, Modeling, and Machine Learning | Haojun Chen | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2025 | Business Expert Press | EAN 9781637428252 | Verantwortliche Person für die EU: Mare Nostrum Group B.V., Doelen 72, 4831 GR… BREDA, NIEDERLANDE, gpsr[at]mare-nostrum[dot]co[dot]uk | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In today's finance industry, data-driven decision-making is essential. Financial Data Science with Python: An Integrated Approach to Analysis, Modeling, and Machine Learning bridges the gap between traditional finance and modern data scien…ce, offering a comprehensive guide for students, analysts, and professionals.This book equips readers with the tools to analyze complex financial data, build predictive models, and apply machine learning techniques to real-world financial challenges.Beginning with foundational Python concepts, the author covers essential topics like data structures, object-oriented programming, and key libraries such as NumPy and Pandas. The book advances into more complex areas, including financial data processing, time series analysis with ARIMA and GARCH models, and both supervised and unsupervised machine learning methods tailored to finance. Practical techniques like regression, classification, and clustering are explored in a financial context.A key feature is the hands-on approach. Through real-world examples, projects, and exercises, readers will apply Python to tasks like risk assessment, market forecasting, and financial pattern recognition. All code examples are provided in Jupyter Not Elektronisches Buch, enhancing interactivity.Whether you're a student building foundational skills, a financial analyst enhancing technical expertise, or a professional staying competitive in a data-driven industry, this book offers the knowledge and tools to succeed in financial data science.
