Book Description: Data Analytics for Finance Using Python is a comprehensive guide to using Python programming language for data analysis in finance. The book covers topics such as data cleaning, visualization, statistical modeling, machine learning, and risk management, providing readers with a solid foundation in data analytics for financial applications. With the increasing use of big data and advanced analytics in the finance industry, this book offers practical guidance on how to apply these techniques to real-world problems. The book begins by introducing the basics of data analytics and its importance in finance, followed by an overview of the Python programming language and its libraries for data analysis. It then delves into more advanced topics such as data wrangling, data visualization, statistical modeling, and machine learning, all with a focus on their application in finance. The book also covers risk management and compliance, highlighting the critical role that data analytics plays in identifying and mitigating risks. Throughout the book, the authors provide numerous examples and case studies to illustrate the concepts and techniques covered, making it easier for readers to understand and apply the principles discussed. Additionally, the book includes exercises and projects to help readers practice and reinforce their understanding of the material.

Data Analytics for Finance Using Python - всеобъемлющее руководство по использованию языка программирования Python для анализа данных в финансах. Книга охватывает такие темы, как очистка данных, визуализация, статистическое моделирование, машинное обучение и управление рисками, предоставляя читателям прочную основу в аналитике данных для финансовых приложений. С ростом использования больших данных и расширенной аналитики в финансовой отрасли, эта книга предлагает практическое руководство о том, как применять эти методы к реальным проблемам. Книга начинается с введения основ аналитики данных и её важности в финансах, после чего следует обзор языка программирования Python и его библиотек для анализа данных. Затем он углубляется в более продвинутые темы, такие как пререкания с данными, визуализация данных, статистическое моделирование и машинное обучение, с акцентом на их применение в финансах. Книга также охватывает управление рисками и соответствие нормативным требованиям, подчеркивая критическую роль, которую аналитика данных играет в выявлении и снижении рисков. На протяжении всей книги авторы приводят многочисленные примеры и тематические исследования, чтобы проиллюстрировать рассматриваемые концепции и методы, облегчая читателям понимание и применение обсуждаемых принципов. Кроме того, книга включает в себя упражнения и проекты, которые помогут читателям потренироваться и укрепить свое понимание материала.

''