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金融工程及其Python应用 下载课件、获取课件密码、各种资源包以及人工客服,请关注清华社官方微信服务号qhdxcbs_js,一站式帮您解决各种图书问题。
《金融工程及其Python应用》内容新颖、全面,实用性强,融理论、方法、应用于一体,是一部供金融工程、金融数学、计算金融、投资学、金融学、保险学、金融专业硕士、经济学、统计学、数量经济学、管理科学与工程、应用数学、计算数学、概率统计等专业的本科高年级学生与研究生使用的参考书。
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系统:讲解了11 种数据分析方法,拿来就用 图示:全书包括100多张图表,方便读者学习 深入:剖析NumPy、Pandas、Matplotlib的使用方法 案例:全书包括142个案例,都附有详细源代码 本书核心知识点: Python数据分析概述 1. 数据分析的概念 2. 数据分析与Python的联系(为什么使用Python来进行数据分析?) Python基础 3. Python和pip的安装以及pip的使用 4. Python 3与Python 2的区别 5. Python数据分析常用的第三方库简介 6. Python编程基础(常见类型、分支、循环) 7. lambda函数介绍和Python实战:打印输出内容的函数 Python数据分析常用库及必要的数学知识 8. 线性代数知识 9. 数理统计知识 10. NumPy库常用方法介绍 11. 使用NumPy库实现各种线性代数的操作 12. 正则表达式模块简介 13. Pandas库常用方法介绍 14. CSV文件的处理与非CSV文件的处理 15. Pandas库高级操作:使用DataFrame类型处理数据 16. Matplotli
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亚马逊畅销Python编程图书,帮助你通过编程快速实现工作自动化在本书中,你将学习利用Python 编程,在几分钟内完成手工需要几小时的工作,而事先却无需具备编程经验。一旦掌握了编程的基础知识,你就可以毫不费力地创建Python 程序,完成高效的自动化工作,包括:● 在一个文件或多个文件中搜索文本;● 创建、更新、移动和重命名文件和文件夹;● 搜索网页和下载的在线内容;● 在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据;● 拆分、合并PDF文件,以及如何加水印和加密;● 发送提醒邮件和文本通知;● 填写在线表格。本书的作者Al Sweigart是一位杰出Python程序员,他还是《Python 密码学编程》、《Python 游戏编程快速上手》和《Python 和Pygame 游戏开发指南》的作者。
数据结构——Python语言描述 提供课件、源代码、习题答案、教学大纲等丰富配套资源,基于Python语言的数据结构基础编程语法详解
1.每章除了相应的知识内容之外,还包括基础实验、综合实验和习题。2.不但在教材中给出了基于 Python 实现的算法代码,还有与之对应并配套的、可独立运行的 Python 程序。3.提供多媒体课件、源代码、习题答案、教学大纲等丰富配套资源。
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Python程序设计基础案例教程 计算机基础教材Python语言程序设计的*。
本书系统地讲述了Python程序设计开发相关基础知识,注重基础、循序渐进、内容丰富、结构合理、思路清晰、语言简练流畅、示例翔实。
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Python金融数据分析 介绍金融领域常用的模型及编程建模的方法。利用Python强大的科学计算功能改进金融应用程序。
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高效自动化测试平台:设计与开发实战 基于Python搭建高效自动化测试平台的实战指南!详解面向对象/模块化、数据驱动/事件驱动,结合微服务、中台等前沿技术,并用大型电商案例串联知识点。
★ 这是一本自动化测试平台搭建及优化的实战指南 ★ 读者将掌握高效测试平台的核心设计思想:面向对象、模块化设计、可扩展的弹性设计、测试设备的驱动设 计、与CI/CD的结合 ★ 了解数据驱动测试、事件驱动测试等测试脚本的设计模式 ★ 学会自动生成的实现、第三方工具的封装以及平台的部署 ★ 解读真实的大型电商案例 ★ 获取微服务、中台等前沿技术与自动化测试结合的方法和实战经验
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Anaconda数据科学实战 利用Python进行数据分析 挖掘实战 金融科技 金融大数据 金融实战
跟金融大数据专家学Python神器—Anaconda,快速成为数据科学高手
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Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理 xlwings数据处理分析Python编程 Exc 官方正版 出版社直发
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金融商业数据分析:基于Python和SAS 腾讯云等资深数据架构师、商业分析师20年经验,全流程讲解金融数据分析思路、方法、技巧,快速入门到精通
(1)作者背景资深:4位作者都是在金融领域有10~20年数据挖掘和分析经验的资深专家,技术功底深厚,业务经验丰富。 (2)高维指导低维:作者在金融行业有10~20年项目实战和项目咨询经验,深知初学者的难点和痛点,量身打造,事半功倍。 (3)金融业务驱动:以真实的业务场景和案例为驱动,涵盖金融数据分析的全流程,告别纯理论和不接地气。 (4)从入门到进阶:帮助读者零基础掌握金融数据分析的工具、思路、方法和技巧,快速实现从入门到进阶的突破。
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本书可以作为(但不限于): l 计算机专业本科生程序设计教材或研究生书目。 l 数字媒体技术、软件工程、网络工程、信息安全、通信工程、电子、自动化及其他工科专业本科生或研究生程序设计教材。 l 会计、经济、金融、管理、心理学、统计以及其他非工科专业研究生或本科生程序设计教材。 l 非计算机相关专业本科生公共基础课程序设计教材。 l 专科院校或职业技术学院计算机专业或非计算机专业程序设计教材。 l Python培训用书。 l 具有一定Python基础的读者进阶*学习资料。 l 涉及Python开发的程序员、策划人员、科研人员和管理人员阅读书目。 l 打算利用业余时间学习一门快乐的程序设计语言并编写几个小程序来娱乐的读者*学习资料。 l 少数对编程具有浓厚兴趣和天赋的中学生课外阅读资料。
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Python科学计算(原书第2版) 使用Python科学计算软件包来实现和测试复杂的数学算法,多个实践案例,举一反三,学会解决不同领域的问题
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金融商业算法建模:基于Python和SAS 4位资深金融数据专家,面向金融业务经营全流程,针对3大主题独创9大模板,涵盖金融数据建模全闭环
(1)作者背景资深:4位作者都是在金融领域有10~20年数据挖掘和算法建模经验的资深专家,技术功底深厚,业务经验丰富。 (2)金融业务驱动:以真实的业务场景和案例为驱动,涵盖金融业务经营的全流程,告别纯理论和不接地气。 (3)独创9大模板:针对决策类、识别类、优化分析类3大主题,独创9大模板:客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘。 (4)数据建模闭环:涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等完整的数据建模闭环。
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Python 3 数据分析与机器学习实战 一本真正全景式讲透Python 3理论、技术与项目实战的图书。29个大型真实项目案例,94节同步微视频讲解,30小时Python 3语法教学视频
(1) 全新:本书理论、技术与案例基于全新的Python 3.X。 (2) 实战:跳脱纯理论讲述,案例贯穿全书,包括等人工智能、机器学习、深度学习、网络爬虫等项目实战。 (3) 丰富:大量的教学资源:29个大型真实项目案例,94节同步微视频讲解,30小时Python 3语法教学视频。
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1.以问题为导向,通过问题来介绍Python的使用方法。 2.通过丰富的实例,详细介绍了Python在数据存取、图形展示、相关分析、回归分析、时间序列分析、量化金融与投资、机器学习等领域中的应用。 3..侧重于理论方法与应用相结合,实例丰富且通俗易懂。
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内容全面:涵盖程序员需要掌握的7种类别算法 化繁为简:列举30个趣味故事,提升阅读乐趣 实例驱动:每个算法都配有Python实例,即学即练
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正版 Python程序设计(第3三版) Python之父作序tj编程基础知识 pyhton从入门到精通教程 计算机网络语
本书具有以下特点: ● 广泛使用计算机图形学 本书提供一个简单的图形软件包graphics.py作为示例。 ● 生动有趣的例子 本书包含了完整的编程示例来解决实际问题。 ● 亲切自然的行文 以自然的叙事风格介绍了重要的计算机科学概念。 ● 灵活的螺旋式学习过程 简单地呈现概念,逐渐介绍新的思想,章节末加以巩固强化。 ● 时机恰好地介绍对象 本书既不是严格的 早讲对象 ,也不是 晚讲对象 ,而是在命令式编程 的基础上简要地介绍了对象概念。 ● 提供丰富的教学素材 提供了大量的章末习题。还提供代码示例和教学PPT下载。 本书以Python语言为工具教授计算机程序设计。本书强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学,适合Python入门程序员阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。 访问异步
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达人迷 Python趣味编程10例 Python入门到实践 青少年编程书籍 STEAM&创客教育趣学
网易卡搭编程博士团队推荐丛书!STEAM 创客教育趣学指南系列,Python编程初学指导书,适合初学者的入门攻略。
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人工智能,火了!计算机是由程序驱动的,人工智能不过是一些特殊的算法。只要你有一些程序设计语言的基础,跟随本书,你也能进入人工智能的世界,成为一名人工智能应用的开发者。 本书特色 1. 内容实用实在、详略得当,讲授符合初学者的认知规律 本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识,从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。必须掌握的细节处绝不吝惜笔墨、手把手细致到每一次的鼠标点击;仅需要大致了解处绝不铺张浪费纸张、整体结构的描述提纲挈领。这样的安排注重了对初学阶段知识的深入了解,大致了解的知识也能够有所认识,这种由浅入深、循序渐进的讲授完全是遵循和尊重了初学者对机器学习知识的认知规律。 2. 行文幽默诙谐,以实例引导全程
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本书基于Python这门灵活且简洁的语言,结合作者在网络数据爬取和大数据方面的实际工程经验,使得本书更具实用性。本书旨在让更多数据工作者或编程爱好者在大数据时代从海量的信息中通过掌握“虫术”来获取对自已或企业有价值的信息。
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流畅的Python 由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔,Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人,从语言设计层面剖析编程细节,兼顾Python 3和Python 2,告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道,教你写出风格地道的Python代码。 ● Python数据模型:理解为什么特殊方法是对象行为一致的关键。 ● 数据结构:充分利用内置类型,理解Unicode文本和字节二象性。 ● 把函数视作对象:把Python函数视作一等对象,并了解这一点对流行的设计模式的影响。 ● 面向对象习惯用法:通过构建类学习引用、可变性、接口、运算符重载和多重继承。 ● 控制流程:学习使用上下文管理器、生成器、协程,以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。 ● 元编程:理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。
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笨办法学Python [美]Zed A.S【正版书】 店内满减,达额立减,优惠多多,欢迎抢购!
《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。《“笨办法”学Python(第3版)》以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,体验到软件开发的基本过程。《“笨办法”学Python(第3版)》结构很简单,共包括52个习题,其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题,另外26个覆盖了一些比较的话题,如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同,以代码习题开始,按照说明编写代码,运行并检查结果,然后再做附加练习。
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适合对计算机编程了解不多,没有学过编程,但对Python编程感兴趣的读者阅读。
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本书特色 《青少年Python创意编程趣味课堂(微课版)》适合零基础或已经接触过Python 编程,且对Python 感兴趣的青少年阅读,也适合家长和老师作为指导孩子们程序设计的提升教程。为充分调动他们学习的积极性,在编写时努力体现如下特色。 案例丰富 本书案例丰富,涉及编程的诸多类别,内容编排合理,难度适中。每个案例都有详细的分析和制作指导,降低了学习的难度,使读者对所学知识更加容易理解。 图文并茂 本书使用图片代替大部分的文字说明,一目了然,让学习者能轻松读懂描述的内容。具体操作步骤图文并茂,图文结合来讲解程序的编写,便于读者边学边练。 资源丰富 本书配备了所有案例的素材和源文件,提供了相应的微课,从数量到内容上都有着更多的选择。 形式贴心 如果读者在学习过程中遇到疑问,可以阅读“提示”部分,避
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1.书力求简单、实用,坚持以实例为主,理论为辅。 从应用场景切入,围绕新基建的云计算、大数据及人工智能,介绍大数据的概念与特点及典型的产业应用场景,使读者了解大数据项目和机器学习开发过程,能设计不同场景下的项目架构,并做好不同业务下的数据建模。 2.Hadoop spark Python三合一,内容讲解重点分明,细节具体。本书解析了每个领域内的复杂逻辑和丰富内涵,尽可能让读者用更低的成本,尽快掌握相关技术,紧跟时代步伐。本书大多数章节都包含实训模块,让读者在学完该章节的知识后能够举一反三,学以致用,早日投身新基建。 3.布局合理,循序渐进,自有章法。本书先介绍了入门级的容器化工具Docker 与 Kubernetes,然后介绍大数据的常用组件,为读者的后续实践打好基础后,开始讲解机器学习库的相关用法;随着人工智能的快速发展,神经网络
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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Python编程基础 资深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队,全部采用企业真实项目案例,提供源代码等相关学习资源。
张良均,高级信息系统项目管理师,泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛( www.tipdm.org)发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授,广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历,主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇,已取得国家发明专利12项,主编《Hadoop大数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等多本畅销图书,主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书,具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。
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机器人Python青少年编程开发实例 12个实例轻松入门Python编程,一本关于机器人的青少年编程的成长手册,也是编程实践读本
本书利用TumipBit口袋编程计算机(兼容Micro:Bit)进行实验,力求通过有趣的实验,将Python编程学习中乏味的数据类型、逻辑运算、变量、循环、判断、函数等基础知识融为一体,便于青少年学习掌握。 注重动手能力,从 如何做 的角度切入,抓住要点,让青少年真正DIY起来,记住知识点,掌握内容,亲手做出创意作品。 这是一本有技术支持的机器人DIY实战书籍,可提供以下技术支持渠道。
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数据科学入门 第2版 利用python进行数据分析,Google数据科学家作品,全能数据科学家成长指南,长居美亚机器学习热销榜,新版基于Python3.6,深度学习、统计学和自然语言处理等主题。
1.全能数据科学家成长指南,长居美亚机器学习热销榜; 2.新版基于Python 3.6,新引入了类型注释等许多功能; 3.根据数据科学近几年的发展,新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题,让图书内容与时俱进。 - 学到一堂Python速成课。 - 学习线性代数、统计学和概率论的基础知识,并能将其灵活地用于数据科学项目。 - 掌握如何获取、探索、清洗、处理和调整数据。 - 深入理解机器学习概念,尤其是深度学习概念。 - 运用k*近邻法、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等算法实现数据模型。 - 探索自然语言处理、网络分析、推荐系统、数据库与SQL、MapReduce。 无论你身处哪个行业,数据都能成为你的好帮手。善于从凌乱的数据中提取有用的信息,你就能在面对业务难题时游刃有余,用数据说话,为决策找到有力的支撑。
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