Python Für Finanzen: Der schnelle Einstieg (Aktien, Machine Learning, Data Science) (Python Programmieren Lernen - Der schnelle Einstieg)

Dedov, Florian

ISBN 10: 1798706865 / ISBN 13: 9781798706862

Edité par Independently published, 2019

A propos de cet article

57 pages. German language. 8.00x5.00x0.15 inches. In Stock.

N° de réf. du vendeur zk1798706865

Détails bibliographiques

• Titre: Python Für Finanzen: Der schnelle Einstieg (Aktien, Machine Learning, Data Science) (Python Programmieren Lernen - Der schnelle Einstieg)
• Éditeur: Independently published
• Date de parution: 2019
• Langue: allemand
• ISBN à 10 chiffres: 1798706865
• ISBN à 13 chiffres: 9781798706862
• Reliure: Paperback
• État de l'article: Brand New

A propos de ce titre

Synopsis

Finanzanalyse 2.0

Wer auf Dauer Vermögen aufbauen will, muss investieren. Wer sich mit Data Science und Machine Learning auseinandersetzen will, der kommt nur schwer an Python vorbei. Heutzutage werden Finanzanalysen nicht mehr in Excel-Sheets durchgeführt. Man benutzt moderne Technologien und wenn man gut ist, bastelt man sich eigene Tools. Mit Python haben Sie ein mächtiges und simples Werkzeug für Ihre eigenen Analysen.Es ist also mehr als sinnvoll sich in diesem Bereich massiv weiterzubilden, sodass Sie ein Teil dieser modernen Entwicklung sein können anstatt von ihr überrannt zu werden.

Der schnelle Einstieg

Warum sollten Sie sich, für Unmengen von Geld, durch 400-500 Seiten Fachliteratur quälen, um Programmieren zu lernen? Das klingt ziemlich unnötig, wenn man bedenkt, dass Programmieren eine sehr praktische Angelegenheit ist. Deswegen fokussieren sich die Bücher von Florian Dedov auf Präzision, Schnelligkeit und Kompaktheit, ohne dabei auf wichtige Details zu vergessen. Innerhalb von etwa 50 Seiten wird Ihnen in diesem Buch Finanzanalyse in Python nähergebracht. Es ist von Vorteil wenn Sie sich bereits ein wenig mit Python auskennen und auch grundlegendes Finanzwissen wäre nicht schlecht. Hier wird nicht auf die grundlegende Syntax oder auf simple Konzepte eingegangen. Sollten Sie also das Gefühl haben, dass Sie mit Python noch nicht so gut vertraut sind, empfehle ich Ihnen, sich zunächst meine Bücher für Anfänger und für Fortgeschrittene anzusehen. Diese finden Sie auf meiner Amazon-Seite.Nachdem Sie dieses Buch gelesen haben und das Gelernte auch nebenbei angewandt haben, werden Sie in der Lage sein, grundlegende Konzepte von der Finanzanalyse in Python zu verstehen und anzuwenden. Sie können dann große Mengen an Finanzdaten sammeln, strukturieren, visualisieren und analysieren. Außerdem werden wir auf interessante Bereiche wie Data Science und Machine Learning eingehen.

Sie haben dann folgende Fähigkeiten:

• Finanzanalyse mit Python• Aktienkurse analysieren und graphisch darstellen• Komplexe und professionelle Graphen zeichnen• Trendlinien berechnen und graphisch darstelleb• Aktienkurse vorhersagen mit Machine Learning• Solides Fundament für Weiterbildung im Bereich Machine Learning und Data Science

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