Data Science for Financial Econometrics - Couverture souple
Livre 426 sur 538: Studies in Computational Intelligence
Synopsis
To catch up, many application areas have begun relying on data science, i.e., on techniques for extracting models from data, such as data mining, machine learning, and innovative statistics.
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Data Science for Financial Econometrics
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers an overview of state-of-the-art econometric techniques, with a special emphasis on financial econometrics. There is a major need for such techniques, since the traditional way of designing mathematical models - based on researchers' insights - can no longer keep pace with the ever-increasing data flow. To catch up, many application areas have begun relying on data science, i.e., on techniques for extracting models from data, such as data mining, machine learning, and innovative statistics. In terms of capitalizing on data science, many application areas are way ahead of economics. To close this gap, the book provides examples of how data science techniques can be used in economics. Corresponding techniques range from almost traditional statistics to promising novel ideas such as quantum econometrics. Given its scope, the book will appeal to students and researchers interested in state-of-the-art developments, and to practitioners interested in using data science techniques. 644 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030488550
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Etat : Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 644 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book offers an overview of state-of-the-art econometric techniques, with a special emphasis on financial econometrics. There is a major need for such techniques, since the traditional way of designing mathematical models ¿ based on researchers¿ insights ¿ can no longer keep pace with the ever-increasing data flow. To catch up, many application areas have begun relying on data science, i.e., on techniques for extracting models from data, such as data mining, machine learning, and innovative statistics. In terms of capitalizing on data science, many application areas are way ahead of economics. To close this gap, the book provides examples of how data science techniques can be used in economics. Corresponding techniques range from almost traditional statistics to promising novel ideas such as quantum econometrics. Given its scope, the book will appeal to students and researchers interested in state-of-the-art developments, and to practitioners interested in using data science techniques. N° de réf. du vendeur 38226623/1
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book offers an overview of state-of-the-art econometric techniques, with a special emphasis on financial econometrics. There is a major need for such techniques, since the traditional way of designing mathematical models - based on researchers' insights - can no longer keep pace with the ever-increasing data flow. To catch up, many application areas have begun relying on data science, i.e., on techniques for extracting models from data, such as data mining, machine learning, and innovative statistics. In terms of capitalizing on data science, many application areas are way ahead of economics. To close this gap, the book provides examples of how data science techniques can be used in economics. Corresponding techniques range from almost traditional statistics to promising novel ideas such as quantum econometrics. Given its scope, the book will appeal to students and researchers interested in state-of-the-art developments, and to practitioners interested in using data science techniques.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 644 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030488550
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book offers an overview of state-of-the-art econometric techniques, with a special emphasis on financial econometrics. There is a major need for such techniques, since the traditional way of designing mathematical models - based on researchers' insights - can no longer keep pace with the ever-increasing data flow. To catch up, many application areas have begun relying on data science, i.e., on techniques for extracting models from data, such as data mining, machine learning, and innovative statistics. In terms of capitalizing on data science, many application areas are way ahead of economics. To close this gap, the book provides examples of how data science techniques can be used in economics. Corresponding techniques range from almost traditional statistics to promising novel ideas such as quantum econometrics. Given its scope, the book will appeal to students and researchers interested in state-of-the-art developments, and to practitioners interested in using data science techniques. N° de réf. du vendeur 9783030488550
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Data Science for Financial Econometrics (Studies in Computational Intelligence, 898)
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