Essentials excel vba python par lee john (45 résultats)

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Taschenbuch. Etat : Neu. Essentials of Excel VBA, Python, and R | Volume II: Financial Derivatives, Risk Management and Machine Learning | John Lee (u. a.) | Taschenbuch | xv | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031142857 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[do…t]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

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Paperback. Etat : Brand New. 2nd edition. 712 pages. 10.98x8.27x1.43 inches. In Stock.

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This advanced textbook for business statistics teaches, statistical analyses and research methods utilizing business case studies and financial data with the applications of Excel VBA, Python and R. Each chapter engages the reader with sample data draw…n from individual stocks, stock indices, options, and futures. Now in its second edition, it has been expanded into two volumes, each of which is devoted to specific parts of the business analytics curriculum. To reflect the current age of data science and machine learning, the used applications have been updated from Minitab and SAS to Python and R, so that readers will be better prepared for the current industry.This second volume is designed for advanced courses in financial derivatives, risk management, and machine learning and financial management. In this volume we extensively use Excel, Python, and R to analyze the above-mentioned topics. It is also a comprehensive reference for active statistical finance scholars and business analysts who are looking to upgrade their toolkits. Readers can look to the first volume for dedicated content on financial statistics, and portfolio analysis.

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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This advanced textbook for business statistics teaches, statistical analyses and research methods utilizing business case studies and financial data with the applications of Excel VBA, Python and R. Each chapter engages the reader with sample data drawn from…individual stocks, stock indices, options, and futures. Now in its second edition, it has been expanded into two volumes, each of which is devoted to specific parts of the business analytics curriculum. To reflect the current age of data science and machine learning, the used applications have been updated from Minitab and SAS to Python and R, so that readers will be better prepared for the current industry.This second volume is designed for advanced courses in financial derivatives, risk management, and machine learning and financial management. In this volume we extensively use Excel, Python, and R to analyze the above-mentioned topics. It is also a comprehensive reference for active statistical finance scholars and business analysts who are looking to upgrade their toolkits. Readers can look to the first volume for dedicated content on financial statistics, and portfolio analysis.

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