Python教程金融大数据分析中文版百度网盘电子版pdf下载:
唯一一本详细讲解使用Python教程分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。
Python教程凭借其简单、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首选编程语言。《Python教程金融大数据分析》提供了使用Python教程进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。
《Python教程金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python教程在金融学中的应用，其内容涵盖了Python教程用于金融行业的原因、Python教程的基础架构和工具，以及Python教程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最重要的Python教程库、技术和方法，其内容涵盖了Python教程的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python教程技术和库、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教程统计学应用、Python教程和Excel的集成、Python教程面向对象编程和GUI的开发、Python教程与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。
《Python教程金融大数据分析》适合对使用Python教程进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。
Python教程目录:
第1章 为什么将Python教程用于金融
第2章 基础架构和工具
第3章 入门示例
第4章 数据类型和结构
第5章 数据可视化
第6章 金融时间序列
第7章 输入/输出操作
第8章 高性能的Python教程
第9章 数学工具
第10章 推断统计学
第11章 统计学
第12章 Excel集成
第13章 面向对象和图形用户界面
第14章 Web集成
第15章 估值框架
第16章 金融模型的模拟
第17章 衍生品估值
第18章 投资组合估值
第19章 波动率期权
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