BOOKS - Data Science and Risk Analytics in Finance and Insurance
Data Science and Risk Analytics in Finance and Insurance - Tze Leung Lai, Haipeng Xing 2025 PDF CRC Press BOOKS
ECO~18 kg CO²

1 TON

Views
30497

Telegram
 
Data Science and Risk Analytics in Finance and Insurance
Author: Tze Leung Lai, Haipeng Xing
Year: 2025
Pages: 464
Format: PDF
File size: 10.1 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Book Description: Data Science and Risk Analytics in Finance and Insurance In today's fast-paced digital world, the ability to analyze and interpret vast amounts of data is crucial for success in the financial and insurance industries. Data science and risk analytics have become essential tools for businesses and organizations looking to make informed decisions and mitigate risks. This book provides a comprehensive overview of the latest statistical and data science methods for risk analytics in quantitative finance and insurance, as well as an introduction to four key areas in financial technology: Artificial Intelligence, blockchain, cloud computing, and big data analytics.
Наука о данных и аналитика рисков в финансах и страховании В современном быстро развивающемся цифровом мире способность анализировать и интерпретировать огромные объемы данных имеет решающее значение для успеха в финансовой и страховой отраслях. Наука о данных и аналитика рисков стали важными инструментами для предприятий и организаций, которые хотят принимать обоснованные решения и снижать риски. В этой книге представлен всесторонний обзор новейших статистических и дата-научных методов для аналитики рисков в количественных финансах и страховании, а также введение в четыре ключевых направления в финансовых технологиях: искусственный интеллект, блокчейн, облачные вычисления и аналитика больших данных.
Science des données et analyse des risques dans la finance et l'assurance Dans le monde numérique en évolution rapide d'aujourd'hui, la capacité d'analyser et d'interpréter d'énormes quantités de données est essentielle au succès dans les secteurs de la finance et de l'assurance. La science des données et l'analyse des risques sont devenues des outils importants pour les entreprises et les organisations qui veulent prendre des décisions éclairées et réduire les risques. Ce livre présente un aperçu complet des dernières méthodes statistiques et data-scientifiques pour l'analyse des risques dans la finance quantitative et l'assurance, ainsi qu'une introduction à quatre domaines clés dans les technologies financières : intelligence artificielle, blockchain, cloud computing et big data analysis.
Ciencia de los Datos y Análisis de Riesgos en Finanzas y Seguros En el mundo digital en rápida evolución de hoy, la capacidad de analizar e interpretar enormes cantidades de datos es crucial para el éxito de las industrias financiera y de seguros. La ciencia de los datos y el análisis de riesgos se han convertido en herramientas importantes para las empresas y organizaciones que desean tomar decisiones informadas y reducir los riesgos. Este libro ofrece una amplia visión general de las últimas técnicas estadísticas y de datos para el análisis de riesgos en finanzas y seguros cuantitativos, así como una introducción a cuatro áreas clave en tecnología financiera: inteligencia artificial, blockchain, computación en la nube y análisis de big data.
Scienza dei dati e analisi dei rischi in finanza e assicurazione In un mondo digitale in continua evoluzione, la capacità di analizzare e interpretare enormi quantità di dati è fondamentale per il successo nel settore finanziario e assicurativo. La scienza dei dati e l'analisi dei rischi sono diventati strumenti importanti per le aziende e le organizzazioni che vogliono prendere decisioni ragionevoli e ridurre i rischi. Questo libro fornisce una panoramica completa delle più recenti tecniche statistiche e data-science per gli analisti dei rischi in termini di finanza e assicurazioni quantitative, nonché l'introduzione di quattro ambiti chiave nelle tecnologie finanziarie: intelligenza artificiale, blockchain, cloud computing e analisi dei big data.
Data Science und Risikoanalyse in Finanzen und Versicherungen In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt ist die Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren, entscheidend für den Erfolg in der Finanz- und Versicherungsbranche. Data Science und Risikoanalyse sind zu wichtigen Werkzeugen für Unternehmen und Organisationen geworden, die fundierte Entscheidungen treffen und Risiken reduzieren möchten. Dieses Buch bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten statistischen und datenwissenschaftlichen Methoden für die Risikoanalyse in quantitativen Finanzen und Versicherungen sowie eine Einführung in vier Schlüsselbereiche der Finanztechnologie: künstliche Intelligenz, Blockchain, Cloud Computing und Big Data Analytics.
Data Science and Risk Analytics w finansach i ubezpieczeniach W dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie cyfrowym zdolność do analizy i interpretacji ogromnych ilości danych ma kluczowe znaczenie dla sukcesu w branży finansowej i ubezpieczeniowej. Nauka o danych i analiza ryzyka stały się ważnymi narzędziami dla przedsiębiorstw i organizacji, które chcą podejmować świadome decyzje i ograniczać ryzyko. Książka ta zawiera kompleksowy przegląd najnowszych metod statystycznych i naukowo-badawczych dotyczących analityki ryzyka w finansach ilościowych i ubezpieczeniach, a także wprowadzenie do czterech kluczowych obszarów technologii finansowych: sztucznej inteligencji, blockchain, chmury obliczeniowej i analizy dużych danych.
''
Finans ve gortada Veri Bilimi ve Risk Analitiği Günümüzün hızla gelişen dijital dünyasında, çok miktarda veriyi analiz etme ve yorumlama yeteneği, finans ve sigorta endüstrilerindeki başarı için kritik öneme sahiptir. Veri bilimi ve risk analitiği, bilinçli kararlar vermek ve riski azaltmak isteyen işletmeler ve kuruluşlar için önemli araçlar haline gelmiştir. Bu kitap, kantitatif finans ve sigortacılıkta risk analitiği için en son istatistiksel ve veri bilimi yöntemlerinin yanı sıra finansal teknolojideki dört temel alana giriş niteliğindedir: yapay zeka, blockchain, bulut bilişim ve büyük veri analizi.
علم البيانات وتحليلات المخاطر في التمويل والتأمين في عالم اليوم الرقمي سريع التطور، تعد القدرة على تحليل وتفسير كميات هائلة من البيانات أمرًا بالغ الأهمية للنجاح في الصناعات المالية والتأمينية. أصبحت علوم البيانات وتحليلات المخاطر أدوات مهمة للشركات والمنظمات التي ترغب في اتخاذ قرارات مستنيرة وتخفيف المخاطر. يقدم هذا الكتاب لمحة عامة شاملة عن أحدث الأساليب الإحصائية وعلوم البيانات لتحليلات المخاطر في التمويل الكمي والتأمين، بالإضافة إلى مقدمة لأربعة مجالات رئيسية في التكنولوجيا المالية: الذكاء الاصطناعي، و blockchain، والحوسبة السحابية، وتحليلات البيانات الضخمة.
在當今快速發展的數字世界中,分析和解釋大量數據的能力對於金融和保險業的成功至關重要。數據科學和風險分析已成為希望做出明智決策並降低風險的企業和組織的重要工具。本書全面概述了用於量化金融和保險風險分析的最新統計和數據科學方法,並介紹了金融技術的四個關鍵領域:人工智能,區塊鏈,雲計算和大數據分析。

You may also be interested in:

Encyclopedia of Data Science and Machine Learning
Как быть успешным в Data Science
Perspectives on Data Science for Software Engineering
Beginner|s Guide to Data Science
Risk Governance: Coping with Uncertainty in a Complex World (Earthscan Risk in Society) by Ortwin Renn (2008-06-01)
Creepy Analytics: Avoid Crossing the Line and Establish Ethical HR Analytics for Smarter Workforce Decisions
AI-ML for Decision and Risk Analysis: Challenges and Opportunities for Normative Decision Theory (International Series in Operations Research and Management Science, 345)
Risk vs. Risk: Tradeoffs in Protecting Health and the Environment
Trading Risk: Enhanced Profitability through Risk Control
Data Science with R: An Introduction to Statistical Computing and Graphics
A Tour of Data Science Learn R and Python in Parallel
Python for Data Science For Dummies, 3rd Edition
Data Science at the Command Line, 2nd Edition
Responsible Data Science Transparency and Fairness in Algorithms
Python Data Science Hands on Learning for Beginners
Graph Algorithms for Data Science: With examples in Neo4j
Python for Data Science For Dummies, 3rd Edition
Data Science and Artificial Intelligence for Digital Healthcare
Algorithms & Data Structures The Science Of Computing
Data Science from Scratch First Principles with Python Second Edition
Mathematical Foundations of Data Science Using R, 2nd Edition
Introduction to Python - Data Science, Quantitative Finance (2.0)
The Art of Data Science A Practitioner|s Guide
Практическая статистика для специалистов Data Science
Python Revolution The Power of Data Science in Finance
Handbook of Data Science Approaches for Biomedical Engineering
Parallel Computing for Data Science With Examples in R, C++ and CUDA
Causal Inference for Data Science (Final Release)
The Science of Hockey: The Math, Technology, and Data Behind the Sport
Malware Data Science Attack Detection and Attribution
Statistics and Data Visualization in Climate Science with R and Python
Winning with Data Science: A Handbook for Business Leaders
Machine Learning and Data Science Fundamentals and Applications
Statistics for Health Data Science: An Organic Approach
Python Revolution The Power of Data Science in Finance
Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python
Neural Data Science A Primer with MATLAB® and Python™
R Programming Mastering Data Science and Statistical Computing
Data Science Bookcamp Ten Python projects
Data Science and Artificial Intelligence for Digital Healthcare