Python金融数据分析--数据驱动金融(中国科学技术大学研究生教育创新计划系列教材)
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Python金融数据分析 (德)伊夫·希尔皮斯科 著 朱雪睛,邓奕 译 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！
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机器学习实践：基于Python进行数据分析 内容丰富，结合实践，以大量生物医学信号、医疗保健数据和金融数据的处理为示例
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本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy进行科学计算、使用Pandas处理数据、数据可视化、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。
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Python金融大数据分析 第2二版 金融数据科学算法交易量化金融计算入门数据科学编程开发程序设计入门教程
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Python金融大数据分析快速入门与案例详解 团购优惠，咨询在线客服
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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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掌握Python，从零到一速成金融分析高手！实战案例深剖，让数字说话，让决策更精准！深入了解金融数据分析的具体过程和方法，提高实操能力。附赠书中案例源代码。
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Python金融大数据分析[德]伊夫·希尔皮斯科（Yves Hilpisch）人民邮电出版社【新华书店全新正版图书】
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Python金融大数据分析 (德)希尔皮斯科 著,姚军 译 人民邮电出版社【正版书】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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风险管理系统。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风险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、风险价值、风险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
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Python金融大数据分析 (德)希尔皮斯科 著,姚军 译 人民邮电出版社，【正版可开发票】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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Python金融大数据分析快速入门与案例详解 北京大学出版社 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！
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Python金融大数据分析【正版书籍，满额减，可开发票】 正版
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Python金融大数据分析 第2版 9787115521330
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115521330 Author 作者 (德)伊夫·希尔皮斯科(Yves Hilpisch) Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 648页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2020-04-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1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Python的基础知识以及Python中很好有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法
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