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1.结合医学数据,系统地介绍如何利用 Python 进行数据分析,以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则,本书强调实战和应用,着重介绍数据分析的思路和方法,尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例,以及使用 Python 绘制的图形,所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题,书末附有习题参考答案,方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载
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Python金融大数据分析 第2版 详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书,将人工智能应用于金融开发的实战指南,金融应用开发领域从业人员的推荐读物
Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在,一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中,作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具,完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。 Python与金融:Python交互式金融分析与程序开发入门。 基本知识:学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas及其DataFrame类、面向对象编程。 金融数据科学:探索用于金融时间序列数据、I/O操作、推断统计学和机器学习的Python技术与程序库。 算法交易:使用Python来验证和部署自动算法交易策略。 衍生品分析:开发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。
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