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Python for Finance Cookbook: Over 80 powerful recipes for effective financial data analysis, 2nd Edition
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Explore classical and modern approaches to financial modeling with Python libraries and machine learning techniques in this comprehensive cookbook.
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Dettagli del prodotto
- Over 80 powerful recipes for effective financial data analysis using Python
- Explore classical quantitative finance approaches and modern machine learning and deep learning solutions
- Use popular Python libraries such as pandas, NumPy, and scikit-learn for data processing and analysis
- Learn to preprocess, analyze, and visualize financial data, including time series modeling and forecasting
- Ideal for financial analysts, data analysts and scientists, and Python developers with a familiarity with financial concepts
- Includes nearly 300 pages of new and expanded content, focusing on machine learning/deep learning projects, interactive data visualizations, and modern libraries
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | December 30, 2022 |
| Edition | 2nd ed. |
| Language | English |
| Print length | 740 pages |
| ISBN-10 | 1803243198 |
| ISBN-13 | 978-1803243191 |
| Item Weight | 2.75 pounds (1.25 kg) |
| Dimensions | 7.5 x 1.67 x 9.25 inches (19.1 x 4.2 x 23.5 cm) |
A chi è consigliato?
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Aspiring Data Analysts
Those looking to develop skills in analyzing financial data through practical, hands-on programming examples in Python.
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Finance Professionals
Current finance practitioners seeking to automate analysis and enhance their data handling capabilities using Python.
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Students Learning Finance
Students interested in finance can benefit from a practical approach to financial data analysis utilizing Python recipes.
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Complete Beginners
Individuals with no programming experience may struggle to follow the book's recipes effectively without foundational knowledge.
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Python for Finance Cookbook: Over 80 powerful recipes for effective financial data analysis, 2nd Edition
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Data Modeling & Design Editorial Review
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Caratteristiche e benefici
- 80+ recipes for financial data analysis using Python
- Learn time series modeling and forecasting techniques with statistical and machine learning models
- Discover approaches to asset allocation and derivatives valuation
- Uncover advanced algorithms and ML models for predicting asset defaults and predicting trends
- Gain hands-on experience by exploring financial data using popular libraries such as pandas and NumPy
- Develop web applications with Streamlit for interactive data analytics.
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