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本书是多个研究项目的重要成果之一，采用理论讲解与案例分析相结合的方式，不仅介绍了Python的相关概念、语法知识和金融学相关知识，更为重要的是较为系统地介绍了用Python进行金融建模并进行数据分析的具体方法，易懂、易学、易扩展。
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1.本书从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，最后通过实训帮助读者强化训练，完成Python相关知识的学习。2.案例丰富、实用，应用性强。第3~6每章后设有【本章实战】和【实战演练】，第7~10章介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合应用案例共4个，且每章都有案例报告示范。3.配套资源丰富。本书配有微课，且提供配套的PPT课件、教学大纲、电子教案、源代码、数据文件、课后习题答案、实战演练参考答案等资源。
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《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南，本书可帮助读者从零开始使用 Python，直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务，比如金融数据分析和数字化市场营销。 Python作为雇主需要的技能，可以在几个月内学会，相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更的编程语言。书了适量的真实案例来帮助你实现学用的过渡，成为一名熟练的 Python专家。 《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销，强调了Python如行数据收集、管理、分析和可视化，从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。
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Python金融大数据分析 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共9章，第部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例 第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出劋作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和E
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Python金融大数据分析 第2版 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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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正版 Python金融数据分析 微课视频版 题库版 李蕾 张春越 郭瑞波 高炜 编 9787302660972 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python金融大数据分析 第2版 python金融工程师应用编程 python数据分析定价与量化投资金融数据科学算法交 正版图书 可开发票
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Python金融大数据分析(第2版)(影印版) [德]Yves Hilpisch 东南大学出版社 【店长推荐正版图书 请放心下单，本店所有商品均可开票】
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金融行业已经以惊人的速度采用Python，一些大的投资银行和对冲基金使用Python来构建核心的交易和管理。本书可以帮助开发人员和量化分析人员入门Python，并指导他们掌握Python在计量金融学上的重要应用。 本书通过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础，讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和分析开发一个成熟的框架。本书大部分内容使用了交互式的IPython Notebooks，并包含了如下主题。 基础知识：Python数据结构，NumPy数组处理、用pandas进行时间序列分析，用matplotlib可视化，用PyTables进行高性能I/O操作，日期/时间信息处理和精选的实践。 金融主题：使用了NumPy、SciPy和SymPy的数学技术，例如回归和优化；用于蒙特卡洛模拟、价值、信用价值计算的推断统计学；用于正态性检验、均方差投资组合优化、主成分分析（PCA）和贝叶斯回归的统计学
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