Értékelés:
A könyv a programozással kapcsolatos matematikai fogalmak átfogó lefedettségét nyújtja, de szenved a bonyolult magyarázatoktól és a gyenge kivitelezéstől. Egyesek a tartalma miatt kedvezően fogadják, de kritizálják az elrendezés és az áttekinthetőség, valamint a digitális változat minőségi problémái miatt.
Előnyök:⬤ A matematikai fogalmak átfogó lefedettsége
⬤ erős szerzői háttér
⬤ tisztességes matematikai tartalom, ha jól magyarázzák.
⬤ Összetett magyarázatok és elrendezés
⬤ rossz kódolási szokások
⬤ intuitív magyarázatok hiánya
⬤ minőségi problémák a digitális kiadásban
⬤ sérült fizikai példányok.
(4 olvasói vélemény alapján)
Financial Theory with Python: A Gentle Introduction
Napjainkban a pénzügyek, a matematika és a programozás szorosan összekapcsolódnak. Ez a könyv az egyes tudományágak releváns alapjait adja meg, hogy a számításos pénzügyek világában való elinduláshoz szükséges legfontosabb eszközöket biztosítsa.
Olyan megközelítést alkalmazva, amelyben a matematikai fogalmak adják a közös hátteret, amely előtt a pénzügyi elképzelések és a programozási technikák elsajátíthatók, ez a gyakorlati útmutató megtanítja a pénzügyi közgazdaságtan alapjait. A Python for Finance című bestseller szerzője, Yves Hilpisch által írt Financial Theory with Python a pénzügyi elméleteket, matematikai és Python programozási fogalmakat integráló módon magyarázza el, hogy az interdiszciplináris fogalmak egymást erősítsék.
⬤ A matematikára támaszkodva megismerheti a pénzügyi elmélet és a Python programozás alapjait.
⬤ Tanulja meg a pénzügyi elméletet, a pénzügyi adatmodellezést és a Python használatát a számítási pénzügyekben.
⬤ Egyszerű gazdasági modellek felhasználása a pénzügyek és a Python programozás alapfogalmainak jobb megértéséhez.
⬤ Használja mind a statikus, mind a dinamikus pénzügyi modellezést a pénzügyek olyan alapvető problémáinak megoldására, mint az árazás, a döntéshozatal, az egyensúly és az eszközallokáció.
⬤ Tanulja meg a pénzügyi modellezéshez hasznos Python csomagok alapjait, mint például a NumPy, pandas, Matplotlib és SymPy.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)