It covers the essential topics that every aspiring data scientist needs to master, from data sources and storage to data processing and analysis. The book provides practical guidance on how to use machine learning techniques to solve real-world problems in finance, including risk management, portfolio optimization, and algorithmic trading. The book begins with an introduction to the basics of machine learning and big data, followed by an overview of the current state of quantitative finance and its evolution. The author then delves into the details of the technologies used in quantitative finance, such as Hadoop, Spark, and NoSQL databases. He also discusses the importance of data preprocessing, feature engineering, and model selection, highlighting the challenges of working with large datasets and the need for robust methods to handle missing values, outliers, and other issues. The second part of the book focuses on the application of machine learning algorithms to various financial problems, including credit risk modeling, fraud detection, and portfolio optimization. The author explains how to implement these algorithms using Python and R, providing code examples and exercises to help readers practice their skills. He also discusses the limitations of these algorithms and the need for careful validation before deploying them in production environments.

Он охватывает важные темы, которые должен освоить каждый начинающий специалист по анализу данных, от источников и хранения данных до обработки и анализа данных. Книга содержит практическое руководство о том, как использовать методы машинного обучения для решения реальных проблем в финансах, включая управление рисками, оптимизацию портфеля и алгоритмическую торговлю. Книга начинается с введения в основы машинного обучения и больших данных, за которым следует обзор текущего состояния количественных финансов и их эволюции. Затем автор углубляется в детали технологий, используемых в количественных финансах, таких как базы данных Hadoop, Spark и NoSQL. Он также обсуждает важность предварительной обработки данных, разработки функций и выбора моделей, подчеркивая проблемы работы с большими наборами данных и необходимость надежных методов для обработки пропущенных значений, выбросов и других проблем. Вторая часть книги посвящена применению алгоритмов машинного обучения к различным финансовым проблемам, включая моделирование кредитных рисков, выявление мошенничества и оптимизацию портфеля. Автор объясняет, как реализовать эти алгоритмы с помощью Python и R, предоставляя примеры кода и упражнения, которые помогут читателям отработать свои навыки. Он также обсуждает ограничения этих алгоритмов и необходимость тщательной проверки перед их развертыванием в производственных средах.

Il couvre des sujets importants que chaque analyste de données débutant doit maîtriser, des sources et du stockage des données au traitement et à l'analyse des données. livre fournit un guide pratique sur la façon d'utiliser les techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes réels dans la finance, y compris la gestion des risques, l'optimisation du portefeuille et le trading algorithmique. livre commence par une introduction aux bases de l'apprentissage automatique et du big data, suivie d'un aperçu de l'état actuel de la finance quantitative et de son évolution. L'auteur explore ensuite les détails des technologies utilisées dans la finance quantitative, telles que les bases de données Hadoop, Spark et NoSQL. Il discute également de l'importance du prétraitement des données, du développement des fonctions et de la sélection des modèles, soulignant les problèmes que pose le traitement de grands ensembles de données et la nécessité de méthodes fiables pour traiter les valeurs omises, les émissions et d'autres problèmes. La deuxième partie du livre est consacrée à l'application des algorithmes d'apprentissage automatique à divers problèmes financiers, y compris la modélisation du risque de crédit, la détection de la fraude et l'optimisation du portefeuille. L'auteur explique comment mettre en œuvre ces algorithmes avec Python et R, en fournissant des exemples de code et des exercices qui aideront les lecteurs à développer leurs compétences. Il discute également des limites de ces algorithmes et de la nécessité de les vérifier soigneusement avant de les déployer dans des environnements de production.

Abarca temas importantes que todo aspirante a analista de datos debe dominar, desde fuentes y almacenamiento de datos hasta procesamiento y análisis de datos. libro proporciona una guía práctica sobre cómo utilizar técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas reales en finanzas, incluyendo la gestión de riesgos, la optimización de la cartera y el comercio algorítmico. libro comienza con una introducción a los fundamentos del aprendizaje automático y el big data, seguido de una revisión del estado actual de las finanzas cuantitativas y su evolución. A continuación, el autor profundiza en los detalles de las tecnologías utilizadas en las finanzas cuantitativas, como las bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL. También analiza la importancia del procesamiento previo de datos, el desarrollo de funciones y la selección de modelos, destacando los desafíos de trabajar con grandes conjuntos de datos y la necesidad de métodos confiables para manejar valores omitidos, emisiones y otros problemas. La segunda parte del libro se centra en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a una variedad de problemas financieros, incluyendo simulaciones de riesgo de crédito, detección de fraude y optimización de la cartera. autor explica cómo implementar estos algoritmos con Python y R, proporcionando ejemplos de código y ejercicios que ayudarán a los lectores a aprender sus habilidades. También discute las limitaciones de estos algoritmos y la necesidad de una verificación exhaustiva antes de implementarlos en entornos de producción.

Ele abrange temas importantes que cada especialista iniciante em análise de dados deve aprender, desde fontes e armazenamento de dados até processamento e análise de dados. O livro contém um guia prático sobre como usar técnicas de aprendizagem de máquinas para resolver problemas financeiros reais, incluindo gerenciamento de riscos, otimização da carteira e comércio algoritmático. O livro começa com a introdução nas bases do aprendizado de máquinas e dos grandes dados, seguido de uma revisão do estado atual das finanças quantitativas e de sua evolução. Em seguida, o autor se aprofundará em detalhes de tecnologias usadas em finanças quantitativas, como bancos de dados Hadoop, Spark e NoSQL. Ele também discute a importância do pré-processamento de dados, do desenvolvimento de funções e da seleção de modelos, enfatizando os desafios de lidar com grandes conjuntos de dados e a necessidade de métodos confiáveis para o tratamento de valores, emissões e outros problemas omitidos. A segunda parte do livro trata da aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina a vários problemas financeiros, incluindo simulação de risco de crédito, detecção de fraudes e otimização da carteira. O autor explica como implementar esses algoritmos usando Python e R, fornecendo exemplos de código e exercícios que ajudam os leitores a trabalhar suas habilidades. Ele também discute as limitações desses algoritmos e a necessidade de verificar cuidadosamente antes de implantá-los em ambientes de produção.

Include argomenti importanti che ogni aspirante esperto di analisi dei dati, dalle origini e lo storage all'elaborazione e all'analisi dei dati, deve imparare. Il libro fornisce una guida pratica su come utilizzare i metodi di apprendimento automatico per risolvere i problemi finanziari reali, tra cui la gestione dei rischi, l'ottimizzazione del portafoglio e il commercio algoritmico. Il libro inizia con l'introduzione alla base dell'apprendimento automatico e dei big data, seguita da una panoramica dello stato attuale della finanza quantitativa e della loro evoluzione. Quindi l'autore approfondisce i dettagli delle tecnologie utilizzate nella finanza quantitativa, come i database Hadoop, Spark e NoSQL. discute inoltre dell'importanza della pre-elaborazione dei dati, dello sviluppo delle funzioni e della scelta dei modelli, sottolineando i problemi di gestione dei dataset di grandi dimensioni e la necessità di metodi affidabili per gestire i valori, le emissioni e altri problemi mancanti. La seconda parte è dedicata all'applicazione degli algoritmi di apprendimento automatico a diversi problemi finanziari, tra cui la simulazione del rischio di credito, l'individuazione delle frodi e l'ottimizzazione del portafoglio. L'autore spiega come implementare questi algoritmi con Python e R, fornendo esempi di codice e esercizi che aiutano i lettori a sviluppare le loro abilità. discute inoltre dei limiti di questi algoritmi e della necessità di verificare attentamente prima di implementarli negli ambienti di produzione.

Es behandelt wichtige Themen, die jeder angehende Datenwissenschaftler beherrschen muss, von der Datenquelle über die Datenspeicherung bis hin zur Datenverarbeitung und -analyse. Das Buch bietet eine praktische Anleitung, wie maschinelle rntechniken eingesetzt werden können, um reale Probleme im Finanzwesen zu lösen, einschließlich Risikomanagement, Portfoliooptimierung und algorithmischem Handel. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen rnens und Big Data, gefolgt von einem Überblick über den aktuellen Stand der quantitativen Finanzen und deren Entwicklung. Der Autor geht dann auf die Details der Technologien ein, die in quantitativen Finanzierungen wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken verwendet werden. Er diskutiert auch die Bedeutung der Vorverarbeitung von Daten, der Entwicklung von Funktionen und der Auswahl von Modellen, wobei er die Herausforderungen beim Umgang mit großen Datensätzen und die Notwendigkeit robuster Methoden zum Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und anderen Problemen hervorhebt. Der zweite Teil des Buches konzentriert sich auf die Anwendung von maschinellen rnalgorithmen auf eine Vielzahl von finanziellen Problemen, einschließlich Kreditrisikomodellierung, Betrugserkennung und Portfoliooptimierung. Der Autor erklärt, wie man diese Algorithmen mit Python und R implementiert, indem er Codebeispiele und Übungen bereitstellt, die den sern helfen, ihre Fähigkeiten zu üben. Er diskutiert auch die Grenzen dieser Algorithmen und die Notwendigkeit einer gründlichen Überprüfung, bevor sie in Produktionsumgebungen eingesetzt werden.

Obejmuje ważne tematy, które każdy początkujący naukowiec powinien opanować, od źródeł danych i przechowywania do przetwarzania i analizy danych. Książka zawiera praktyczny przewodnik, jak korzystać z technik uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym w finansach, w tym zarządzania ryzykiem, optymalizacji portfela i handlu algorytmicznego. Książka zaczyna się od wprowadzenia do podstaw uczenia maszynowego i dużych danych, a następnie przeglądu obecnego stanu finansów ilościowych i jego ewolucji. Następnie autor zagłębia się w szczegóły technologii wykorzystywanych w finansach ilościowych, takich jak bazy danych Hadoop, Iskra i NoSQL. Omawia również znaczenie wstępnego przetwarzania danych, opracowywania funkcji i doboru modeli, podkreślając wyzwania związane z pracą z dużymi zbiorami danych oraz potrzebę solidnych metod radzenia sobie z brakującymi wartościami, odchyleniami i innymi kwestiami. Druga część książki poświęcona jest zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego do różnych problemów finansowych, w tym modelowania ryzyka kredytowego, wykrywania oszustw i optymalizacji portfela. Autor wyjaśnia, jak wdrożyć te algorytmy za pomocą Pythona i R, dostarczając próbki kodu i ćwiczenia, aby pomóc czytelnikom ćwiczyć swoje umiejętności. Omawia również ograniczenia tych algorytmów i potrzebę rygorystycznej walidacji przed ich wdrożeniem w środowiskach produkcyjnych.

זה מכסה נושאים חשובים שכל מדען נתונים טירון צריך לשלוט, ממקורות נתונים ואחסון לעיבוד נתונים וניתוח. הספר מספק מדריך מעשי כיצד להשתמש בטכניקות למידת מכונה כדי לפתור בעיות של העולם האמיתי בתחום הפיננסי, כולל ניהול סיכונים, אופטימיזציה של תיקי השקעות ומסחר אלגוריתמי. הספר מתחיל עם הקדמה ליסודות למידת מכונה ונתונים גדולים, ואחריו סקירה של המצב הנוכחי של מימון כמותי והאבולוציה שלו. הכותב מתעמק בפרטים של טכנולוגיות המשמשות במימון כמותי, כגון מסדי הנתונים Hadoop, Spark ו-NoSQL. הוא גם דן בחשיבות של עיבוד נתונים, פיתוח תכונה ובחירת מודלים, תוך הדגשת האתגרים של עבודה עם מערכות מידע גדולות והצורך בשיטות חסרות לטיפול בערכים חסרים, חריגים ונושאים אחרים. החלק השני של הספר מוקדש ליישום אלגוריתמי למידת מכונה לבעיות פיננסיות שונות, כולל מידול סיכוני אשראי, זיהוי הונאה ואופטימיזציה של תיקי השקעות. המחבר מסביר כיצד ליישם אלגוריתמים אלה באמצעות פייתון ו-R, ומספק דגימות קוד ותרגילים שיעזרו לקוראים לתרגל את כישוריהם. הוא גם דן במגבלות של אלגוריתמים אלה ובצורך באימות קפדני לפני פריסתם בסביבות הייצור.''

Veri kaynakları ve depolamadan veri işleme ve analizine kadar her acemi veri bilimcisinin ustalaşması gereken önemli konuları kapsar. Kitap, risk yönetimi, portföy optimizasyonu ve algoritmik ticaret dahil olmak üzere finans alanındaki gerçek dünya sorunlarını çözmek için makine öğrenme tekniklerinin nasıl kullanılacağına dair pratik bir rehber sunmaktadır. Kitap, makine öğreniminin ve büyük verinin temellerine bir giriş ile başlar, ardından nicel finansın mevcut durumuna ve evrimine genel bir bakış izler. Yazar daha sonra Hadoop, Spark ve NoSQL veritabanları gibi kantitatif finansta kullanılan teknolojilerin ayrıntılarına girer. Ayrıca, veri ön işleme, özellik geliştirme ve model seçiminin önemini tartışarak, büyük veri kümeleriyle çalışmanın zorluklarını ve eksik değerleri, aykırı değerleri ve diğer sorunları ele almak için sağlam yöntemlere duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Kitabın ikinci bölümü, makine öğrenimi algoritmalarının kredi riski modellemesi, sahtekarlık tespiti ve portföy optimizasyonu gibi çeşitli finansal sorunlara uygulanmasına ayrılmıştır. Yazar, Python ve R kullanarak bu algoritmaların nasıl uygulanacağını açıklar ve okuyucuların becerilerini uygulamalarına yardımcı olmak için kod örnekleri ve alıştırmalar sağlar. Ayrıca, bu algoritmaların sınırlamalarını ve bunları üretim ortamlarına dağıtmadan önce titiz bir doğrulama ihtiyacını tartışıyor.

وهو يغطي مواضيع هامة ينبغي أن يتقنها كل عالم بيانات مبتدئ، من مصادر البيانات وتخزينها إلى معالجة البيانات وتحليلها. يقدم الكتاب دليلًا عمليًا حول كيفية استخدام تقنيات التعلم الآلي لحل مشاكل العالم الحقيقي في التمويل، بما في ذلك إدارة المخاطر وتحسين المحفظة والتداول الخوارزمي. يبدأ الكتاب بمقدمة لأساسيات التعلم الآلي والبيانات الضخمة، تليها نظرة عامة على الحالة الحالية للتمويل الكمي وتطوره. ثم يتعمق المؤلف في تفاصيل التقنيات المستخدمة في التمويل الكمي، مثل قواعد بيانات Hadoop و Spark و NoSQL. كما يناقش أهمية المعالجة المسبقة للبيانات، وتطوير الميزات، واختيار النماذج، مع تسليط الضوء على تحديات العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة والحاجة إلى طرق قوية للتعامل مع القيم والقيم المتطرفة المفقودة وغيرها من القضايا. الجزء الثاني من الكتاب مخصص لتطبيق خوارزميات التعلم الآلي على العديد من المشاكل المالية، بما في ذلك نمذجة مخاطر الائتمان والكشف عن الاحتيال وتحسين المحفظة. يشرح المؤلف كيفية تنفيذ هذه الخوارزميات باستخدام Python و R، وتوفير عينات وتمارين رمزية لمساعدة القراء على ممارسة مهاراتهم. كما يناقش قيود هذه الخوارزميات والحاجة إلى التحقق الصارم قبل نشرها في بيئات الإنتاج.

데이터 소스 및 스토리지에서 데이터 처리 및 분석에 이르기까지 모든 초보 데이터 과학자가 마스터해야하는 중요한 주제를 다룹니다. 이 책은 머신 러닝 기술을 사용하여 위험 관리, 포트폴리오 최적화 및 알고리즘 거래를 포함한 금융의 실제 문제를 해결하는 방법에 대한 실용적인 안내서를 제공합니다. 이 책은 머신 러닝과 빅 데이터의 기본 사항에 대한 소개로 시작하여 현재 양적 금융 상태와 진화 상태에 대한 개요로 이어집니다. 그런 다음 저자는 Hadoop, Spark 및 NoSQL 데이터베이스와 같은 정량 금융에 사용되는 기술의 세부 사항을 탐구합니다. 또한 데이터 사전 처리, 기능 개발 및 모델 선택의 중요성에 대해 논의하여 대규모 데이터 세트로 작업해야하는 문제와 누락 된 값, 특이 치 및 기타 문제를 처리하기위한 강력한 방법의 필요성을 강조합니다. 이 책의 두 번째 부분은 신용 위험 모델링, 사기 탐지 및 포트폴리오 최적화를 포함한 다양한 재무 문제에 머신 러닝 알고리즘을 적용하는 데 전념합니다. 저자는 Python과 R을 사용하여 이러한 알고리즘을 구현하는 방법을 설명하여 독자가 자신의 기술을 연습 할 수 있도록 코드 샘플과 연습을 제공 또한 이러한 알고리즘의 한계 및 생산 환경에 배포하기 전에 엄격한 검증의 필요성에 대해서도 설명합니다.

これは、すべての初心者データサイエンティストが習得すべき重要なトピックをカバーしています、データソースとストレージからデータ処理と分析に。この本は、リスクマネジメント、ポートフォリオ最適化、アルゴリズム取引など、金融における現実世界の問題を解決するために機械学習技術を使用する方法に関する実用的なガイドを提供しています。本書では、機械学習とビッグデータの基礎を紹介し、量的金融の現状とその進化の概要を紹介します。次に、Hadoop、 Spark、 NoSQLデータベースなどの量的金融に使用される技術の詳細を調べます。また、データの前処理、機能開発、モデル選択の重要性について議論し、大きなデータセットを扱うことの課題と、欠落している値、外れ値、その他の問題を処理するための堅牢な方法の必要性を強調した。第2部では、機械学習アルゴリズムをクレジットリスクモデリング、詐欺検出、ポートフォリオ最適化など、さまざまな金融問題に適用することに専念しています。著者は、PythonとRを使用してこれらのアルゴリズムを実装する方法を説明し、読者が自分のスキルを練習するのを助けるためのコードサンプルと演習を提供します。また、これらのアルゴリズムの制限と、本番環境に導入する前の厳格な検証の必要性についても説明しています。

它涵蓋了每個有抱負的數據分析人員必須掌握的重要主題，從數據源和存儲到數據處理和分析。該書提供了有關如何使用機器學習技術來解決金融領域實際問題的實用指南，包括風險管理，投資組合優化和算法交易。本書首先介紹了機器學習和大數據的基礎知識，然後回顧了定量金融的現狀及其演變。然後，作者深入研究定量金融中使用的技術的細節，例如Hadoop，Spark和NoSQL數據庫。他還討論了數據預處理，功能開發和模型選擇的重要性，強調了處理大型數據集的挑戰以及需要可靠的方法來處理遺漏值，排放和其他問題。本書的第二部分涉及將機器學習算法應用於各種財務問題，包括信用風險建模，欺詐識別和投資組合優化。作者解釋了如何通過Python和R實現這些算法，提供示例代碼和練習，以幫助讀者提高技能。他還討論了這些算法的局限性，以及在將其部署到生產環境中之前進行仔細檢查的必要性。