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简介 金融业最近以极高的速度采用了Python,一些最大的投资银行和对冲基金使用它来构建核心交易和风险管理系统。 针对Python 3进行了更新,本手册的第二版帮助您开始使用该语言,指导开发人员和定量分析师通过Python库和工具构建财务应用程序和交互式财务

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《Python金融大数据分析》一2.1 Python部署

本节书摘来异步社区《Python金融大数据分析》一书中的第2章,第2.1节,作者: 【德】Yves Hilpisch(伊夫 希尔皮斯科)译者: 姚军 责编: 傅道坤,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.1 Python部署 本节说明如何

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《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化

第1章 准备工作第2章 Python语法基础,IPython和Jupyter第3章 Python的数据结构、函数和文件第4章 NumPy基础:数组和矢量计算第5章 pandas入门第6章 数据加载、存储与文件格式第7章 数据清洗和准备第8章 数据规整:聚合、

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摩根大通机器学习与金融大数据指南——未来的华尔街大亨|大数据+机器学习+金融工程师

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 金融服务工作流行得快、过时得也快。2001年互联网公司的股权研究风靡一时;2006年,对担保债务凭证(CDOs)有着偏爱;2010年,信贷交易商很受欢迎;2014年,又轮到了合规专家

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R+Hadoop大数据方案有哪些坑?

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什么是数据分析? 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。 数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出研究对象的内在规律。在实际

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