علم البيانات المالية باستخدام Python - تأليف Haojun Chen (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب في قطاع التمويل المعاصر، أصبح اتخاذ القرارات القائمة على البيانات أمراً جوهرياً. يأتي كتاب Financial Data Science with Python: An Integrated Approach to Analysis, Modeling, and Machine Learning ليكون جسراً يربط بين التمويل التقليدي وعلوم البيانات الحديثة، حيث يقدم دليلاً شاملاً للطلاب والمحللين والمهنيين. يزود هذا الكتاب القراء بالأدوات اللازمة لتحليل البيانات المالية المعقدة، وبناء النماذج التنبؤية، وتطبيق تقنيات تعلم الآلة لمواجهة التحديات المالية في العالم الحقيقي. يبدأ المؤلف باستعراض المفاهيم الأساسية للغة Python، ثم يتناول مواضيع جوهرية مثل هياكل البيانات، والبرمجة كائنية التوجه، والمكتبات الرئيسية مثل NumPy و Pandas. ينتقل الكتاب بعد ذلك إلى مجالات أكثر تعقيداً، بما في ذلك معالجة البيانات المالية، وتحليل السلاسل الزمنية باستخدام نماذج ARIMA و GARCH، بالإضافة إلى أساليب التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف والمصممة خصيصاً للقطاع المالي. كما يستعرض الكتاب تقنيات عملية مثل الانحدار، والتصنيف، والتجميع ضمن سياق مالي. وتعد المنهجية التطبيقية المباشرة إحدى الميزات الأساسية لهذا الكتاب. من خلال أمثلة ومشاريع وتمارين من واقع الحياة العملية، سيقوم القراء بتطبيق لغة Python في مهام مثل تقييم المخاطر، والتنبؤ بالسوق، والتعرف على الأنماط المالية. تتوفر جميع أمثلة الأكواد البرمجية في Jupyter Notebooks، مما يعزز من التفاعل. وسواء كنت طالباً يسعى لبناء مهارات أساسية، أو محللاً مالياً يهدف إلى تعزيز خبراته التقنية، أو متخصصاً يسعى للحفاظ على تنافسيته في صناعة تعتمد على البيانات، فإن هذا الكتاب يوفر لك المعرفة والأدوات اللازمة للنجاح في مجال علوم البيانات المالية. تتوفر مجموعات البيانات المصاحبة للكتاب للتحميل عبر الموقع الإلكتروني للناشر.