Машинное обучение в финансах: Учебник для магистратуры

Этот товар закончился.

Описание и характеристики

Учебник предназначен для проведения занятий по дисциплине «Машинное обучение в финансах». В учебнике описано, как работать с основными инструментами машинного обучения: Python, Pandas. Приведены примеры кода для загрузки, обработки и анализа информации с финансовых рынков. Описаны современные направления использования машинного обучения в финансовой сфере. Очерчены перспективные направления разработки средств машинного обучения на финансовых рынках.
Материал учебника предоставляет читателям практические знания в области методов работы с данными и основ машинного обучения, а также того, как они используются в инвестиционном процессе. На примере виртуальных кейсов читатели получают практический опыт программирования, основанный на реалистичных сценариях, применяют концепции машинного обучения к реальным инвестиционным проблемам и учатся ясно объяснять их неспециалистам и клиентам.
Учебник предназначен для магистрантов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика», «Финансы и кредит», слушателей сокращенных программ, программ профессиональной переподготовки финансистов. Материалы учебника могут использоваться для подготовки к экзамену на получение сертификата CFA Data Science for Investment Professionals Certificate.
ID товара 3009338
Издательство Прометей
Год издания
ISBN 978-5-00172-572-5
Количество страниц 224
Размер 1.7x13.5x20.6
Тип обложки Твёрдый переплёт
Тираж 500
Вес, г 328

Отзывы

15 бонусов

за полезный отзыв длиной от 300 символов

15 бонусов

если купили в интернет-магазине «Читай-город»

Полные правила начисления бонусов за отзывы
4.3
3 оценки
0
0
1
0
2
5 5
06.01.2024
5
Книга хорошо структурирована. Простым и доступным языком изложены достаточно сложные концепции, которые связаны с машинным обучением.
Плюсы
В русскоязычном книжном пространстве нет подобных книг. В основном учебники погружают либо в программирование, либо в математику. А тут все чисто прикладное для финансов! Бери и делай!
Минусы
Книга подойдет тем, кто только начинает свое знакомство с машинным обучением и его применением в финансовой сфере. Хочется увидеть продолжение, где будет также доступно объяснены подходы к разработке финансовых моделей.
3 5
26.12.2023
3
С книгой только начал работать. Структура, можно сказать, типовая для такой литературы. В начале идет краткое введение в язык Питон, затем раздел по МО в финансовой сфере и завершается все этическими вопросами применения искусственного интеллекта. В книге помимо теории есть практические упражнения. Насчет полезности книги - посмотрим. Надеюсь, что да.
Плюсы
Из плюсов отмечу четкую структуру, наличие практических заданий и более или менее понятное объяснение теоретического материала.
Минусы
Огромный минус книги - вставки кода. Хотя книга небольшая по формату, все же из уважения к читателю можно было бы подумать о том, какого размера шрифт будет применяться для примеров кода. То, как это сделано сейчас, просто отвратительно и явное неуважение к людям. Предполагаю, что даже с суперхорошим зрением будет трудно понять, что написано. Из-за этого и ставлю большой минус изданию.
Учебник предназначен для проведения занятий по дисциплине «Машинное обучение в финансах». В учебнике описано, как работать с основными инструментами машинного обучения: Python, Pandas. Приведены примеры кода для загрузки, обработки и анализа информации с финансовых рынков. Описаны современные направления использования машинного обучения в финансовой сфере. Очерчены перспективные направления разработки средств машинного обучения на финансовых рынках.
Материал учебника предоставляет читателям практические знания в области методов работы с данными и основ машинного обучения, а также того, как они используются в инвестиционном процессе. На примере виртуальных кейсов читатели получают практический опыт программирования, основанный на реалистичных сценариях, применяют концепции машинного обучения к реальным инвестиционным проблемам и учатся ясно объяснять их неспециалистам и клиентам.
Учебник предназначен для магистрантов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика», «Финансы и кредит», слушателей сокращенных программ, программ профессиональной переподготовки финансистов. Материалы учебника могут использоваться для подготовки к экзамену на получение сертификата CFA Data Science for Investment Professionals Certificate.