Второе издание книги «Python для финансовых расчетов», обновленный для Python 3, поможет вам начать работу с языком, предоставляя разработчикам и финансовым аналитикам библиотеки Python, обеспечивающие инструменты для создания финансовых приложений и интерактивной финансовой аналитики
Python стал языком выбора для разработки финансовых приложений, управляемых данными, и систем искусственного интеллекта. Крупные инвестиционные банки и хедж-фонды все активнее реализуют свои базовые платформы трейдинга и управления рисками с использованием экосистемы Python
В новом издании книги разработчики и финансовые аналитики узнают, как применять различные инструменты Python для создания финансовых приложений и систем алгоритмической торговли (Algorithmic Trading)
Все примеры книги написаны на Python 3 и доступны в виде интерактивных блокнотов Jupyter. Готовые программные решения помогут понять, как экосистема Python формирует технологический фундамент для финансовой индустрии
Основные темы книги «Python для финансовых расчетов»:
* Python и финансовые вычисления. Применение Python для интерактивного финансового анализа и разработки финансовых приложений
* Основы Python. Типы данных и структуры Python, библиотеки NumPy и Pandas, объектно-ориентированное программирование
* Обработка и анализ финансовых данных. Обработка финансовых временных рядов, операции ввода-вывода, стохастические методы и алгоритмы машинного обучения
* Алгоритмическая торговля. Применение Python для внедрения автоматизированных систем алгоритмической торговли
* Анализ деривативов. Разработка гибкого и производительного программного пакета, пред- назначенного для оценки опционов, включая управление рисками
«Понятный синтаксис, простота интеграции с С/С++ и наличие большого количества математических пакетов делают Python основным инструментом финансовых аналитиков - он стремительно становится стандартом де-факто в данной области, вытесняя большинство других языков программирования» (Кират Сингх, Beacon Platform Inc)
Оригинал книги: «Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance», Yves Hilpisch, 720 pages, ISBN 9781492024330, December 2018

(заказать-купить книгу «Python для финансовых расчетов» (2-е издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Python для финансовых расчетов» (2-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Python для финансовых расчетов» (2-е издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)
На русском языке книга вышла в марте 2021 года в издательстве «ДИАЛЕКТИКА» и издана ограниченным тиражом
__________________________________________
ОГЛАВЛЕНИЕ книги «Python для финансовых расчетов»
__________________________________________
Введение
Часть I. Python и финансовые вычисления
Глава 1. Python как инструмент финансовых расчетов
Глава 2. Инфраструктура Python
Часть II. Основы Python
Глава 3. Типы данных и структуры Python
Глава 4. Работа с массивами NumPy
Глава 5. Анализ данных с помощью библиотеки pandas
Глава 6. Объектно-ориентированное программирование
Часть III. Обработка и анализ финансовых данных
Глава 7. Визуализация данных
Глава 8. Финансовые временные ряды
Глава 9. Операции ввода-вывода
Глава 10. Производительность Python
Глава 11. Математические инструменты
Глава 12. Стохастические методы
Глава 13. Статистический анализ
Часть IV. Алгоритмическая торговля
Глава 14. Торговая платформа FXCM
Глава 15. Торговые стратегии
Глава 16. Автоматизированная торговля
Часть V. Анализ деривативов
Глава 17. Принципы оценки опционов
Глава 18. Финансовое моделирование
Глава 19. Оценка деривативов
Глава 20. Оценка портфеля
Глава 21. Оценка на основе рыночных данных
Часть VI. Приложения
Приложение А. Обработка значений даты и времени
Приложение Б. Класс опционов в модели Блэка — Шоулза — Мертона
Предметный указатель
В продаже книга «Python для программирования криптовалют. Как научиться программировать биткойн с чистого листа», Джимми Сонг, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 350 стр., ISBN 978-5-907144-82-8, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Python для программирования криптовалют» в интернет-магазине ComBook.ru
Оригинал книги: «Programming Bitcoin: Learn How to Program Bitcoin from Scratch», Jimmy Song, 322 pages, ISBN 9781492031499, March 2019

(заказать-купить книгу «Python для программирования криптовалют» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Python для программирования криптовалют» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
В продаже книга «Криптография и взлом шифров на Python», Эл Свейгарт, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 512 стр., ISBN 978-5-907203-02-0, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Криптография и взлом шифров на Python» в интернет-магазине ComBook.ru
После знакомства с основами программирования на Python вы узнаете, как создавать, тестировать и взламывать классические шифры, включая перестановочный шифр и шифр Виженера
Постепенно мы перейдем от простых алгоритмов, таких как обратный шифр и шифр Цезаря, к обсуждению криптосистем с открытым ключом, применяемых в наши дни для защиты онлайн-транзакций
Основные темы книги «Криптография и взлом шифров на Python»:
* создание криптографических приложений на Python;
* применение словарей для быстрой проверки того, содержит ли дешифрованное сообщение осмысленный текст на английском языке или случайный набор букв;
* создание тестов, позволяющих убедиться в том, что код шифрования и дешифрования работает корректно;
* программирование (и взлом!) аффинного шифра, в котором для шифрования сообщения применяется модульная арифметика;
* взлом шифров методом грубой силы и с помощью частотного анализа
В каждой главе книги «Криптография и взлом шифров на Python» приводится полноценная программа с пошаговым описанием алгоритма ее работы. Прочитав книгу, вы научитесь программировать на Python и сможете создавать собственные криптографические системы!
Несомненно то, что с помощью этой книги Вы научитесь программировать на Python, создавая и взламывая шифры, с помощью которых пересылаются секретные сообщения!
Оригинал книги: «Cracking Codes with Python. An Introduction to Building and Breaking Ciphers», Al Sweigart, 416 pages, ISBN 9781593278229, January 2018

(заказать-купить книгу «Криптография и взлом шифров на Python» в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)

(заказать-купить книгу «Криптография и взлом шифров на Python» в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(заказать-купить книгу «Криптография и взлом шифров на Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Криптография и взлом шифров на Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Криптография и взлом шифров на Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Криптография и взлом шифров на Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
В продаже уникальная книга «Машинное обучение: карманный справочник», Мэтт Харрисон, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, ~300 стр., ISBN 978-5-907203-17-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине ComBook.ru
В книгу «Машинное обучение: карманный справочник», включены подробные примеры и комментарии, которые помогут Вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения(МО)
Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который Вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в Ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в Ваших собственных проектах МО
Книга идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных
В книге «Машинное обучение: карманный справочник» рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего Вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности
При использовании книги «Машинное обучение: карманный справочник» предполагается знание языка программирования Python. В книге демонстрируется, как использовать различные математические библиотеки Python для решения реальных задач МО
Книга «Машинное обучение: карманный справочник» не заменит учебный курс по МО, но должна служить ориентиром того, что может охватывать прикладной курс машинного обучения. Автор использует ее в качестве справочного материала для курсов по анализу данных и машинному обучению, который он преподает
Мэтт Харрисон считает, что книга «Машинное обучение: карманный справочник» — лучший сборник ресурсов и примеров для решения задач прогнозного моделирования, если у Вас есть структурированные данные
Оригинал книги: «Machine Learning Pocket Reference. Working with Structured Data in Python», Matt Harrison, 320 pages, ISBN 9781449355739, August 2019

(заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
В продаже книга «Введение в глубокое обучение», Евгений Черняк, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, 192 стр., ISBN 978-5-907203-10-5, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Введение в глубокое обучение» в интернет-магазине ComBook.ru
Это краткое, проектно-ориентированное руководство по глубокому обучению проведет читателя по серии задач программирования, которые познакомят его с использованием глубокого обучения в таких областях искусственного интеллекта(ИИ), как компьютерное зрение, обработка естественного языка и обучение с подкреплением
Автор книги «Введение в глубокое обучение», продолжительное время занимающийся исследованиями в области ИИ, специализирующийся в обработка естественного языка раскрывает темы нейронных сетей с прямой связью, свёрточных нейронных сетей, векторного представления слов, рекуррентных нейронных сетей, обучения последовательностям, глубокого обучения с подкреплением, моделей без учителя и других основных подходов и техник
Учащиеся и практикующие специалисты изучат основы глубокого обучения прорабатывая примеры на TensorFlow, открытой программной платформе для машинного обучения. “Я нахожу, что усваиваю материал компьютерных наук лучше всего, когда пишу соответствующие программы” - пишет автор и книга отражает этот подход
Каждая глава книги «Введение в глубокое обучение» включает проект по программированию, упражнения и ссылки на материал для дополнительного изучения. Одна из первых глав посвящена TensorFlow и её интерфейсу с Python, широко используемым языком программирования. Знакомство с линейной алгеброй, многомерным анализом, статистикой и теорией вероятности является необходимым условием для чтения книги, также как и начальное знание языка Python
Достоинства книги «Введение в глубокое обучение» - небольшой объём и хорошая структурированность. Книга подходит для использования как в программах колледжей, так и высших учебных заведений. Практикующие специалисты найдут в ней ценный справочный материал
“У нас есть широкий выбор книг по глубокому обучению:теоретические книги, написанные научными экспертами и практические книги, написанные программистами. Эта книга предоставляет лучшее из обеих областей: Черняк является видным научным исследователем работавшим со всеми видами искусственного интеллекта,часто будучи проводником в новых областях. И он также остаётся активным программистом,приходящим к пониманию через практику. В этой мастерски исполненной книге, он проведёт вас через своё понимание, позволяя следовать за ним по коду шаг за шагом, также снабжая вас своими компетентными выводами” (Питер Норвиг, директор по исследованиям, Google)
“Прекрасная книга, заполняющая открытую пропасть между существующей, подробной “библией” (Ян Гудфеллоу и др., MIT Press, 2016) и многими книгами нацеленными на практикующих специалистов индустрии. Эта доступное издание предоставляет ясное, увлекательное описание теории практической реализации ключевых алгоритмов глубокого обучения в областях компьютерного зрения, обработки естественного языка и робототехники. Хорошо продуманное, компактное представление неожиданно близко приближается к новейшим достижениям в глубоком обучении, делая его идеальным пособием для студентов и тех, кто ищет проницательное введение в глубокое обучение” (Кристофер Д. Маннинг, профессор компьютерных наук и лингвистики, Стэнфордский Университет)
Оригинал книги: «Introduction to Deep Learning», Eugene Charniak, 192 pages, ISBN 9780262039512, January 2019

(заказать-купить книгу «Введение в глубокое обучение» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Введение в глубокое обучение» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Введение в глубокое обучение» (13-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Введение в глубокое обучение» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге Евгения Черняка «Введение в глубокое обучение»
В продаже уникальная книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 3-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, 848 стр., ISBN 978-5-907203-57-0, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (3-е издание) в интернет-магазине ComBook.ru
Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow 2, книга «Python и машинное обучение» предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного(МО) и глубокого обучения(ГО) на языке Python
С книгой «Python и машинное обучение» Вы откроете для себя современные приемы машинного и глубокого обучения с помощью Python, используя scikit-learn, TensorFlow 2, Keras, порождающих состязательных сетейs (GAN's) и глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning)
Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями и работающими примерами, детально раскрывая все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения
Обновленное с учетом библиотеки TensorFlow 2.0 третье издание предлагает читателям ознакомиться с ее новыми средствами Keras API, а также с последними добавлениями в scikit-learn
Третье издание книги «Python и машинное обучение» расширено для охвата самых современных методик обучения с подкреплением, основанных на глубоком обучении, и введения в порождающие состязательные нейронные сети (GAN's)
Наконец, в книге также проводятся исследования подобласти обработки естественного языка (NLP), называемой смысловым анализом, что поможет вам использовать алгоритмы машинного обучения для классификации документов
Чему вы научитесь?
* Освоите фреймворки, модели и методики, которые позволяют машинам “учиться” на основе данных
* Узнаете, как использовать scikit-learn для машинного обучения и TensorFlow 2.0 для глубокого обучения
* Научитесь применять машинное обучение для классификации изображений, смыслового анализа, создания интеллектуальных веб-приложений и многого другого
* Выясните, как строить и обучать нейронные сети, порождающие состязательные сети и другие модели
* Овладеете рекомендуемыми приемами для оценки и настройки моделей
* Научитесь прогнозировать непрерывные целевые результаты, используя регрессионный анализ
* Углубитесь в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа
Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому Вы постоянно будете возвращаться по мере построения систем машинного и глубокого обучения
Оригинал книги «Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow», Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 792 pages, ISBN 9781789955750, December 12, 2019
Все иллюстрации из книги в цветном варианте будут доступны на сайте издательства по адресу:

(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (3-е издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (3-е издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
В продаже книга «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Орельен Жерон, 2-е издание (в переводе Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, 1040 стр., ISBN 978-5-907203-33-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2» в интернет-магазине ComBook.ru
Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных
За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python производственного уровня – Scikit-Learn и TensorFlow 2 – обновленное издание этой ставшей бестселлером книги поможет вам получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения интеллектуальных систем
Специалисты-практики освоят целый диапазон методик, которые они смогут быстро применить в своей работе. В части 1 задействуется Scikit-Learn для представления фундаментальных задач машинного обучения, таких как простая линейная регрессия
В части 2, которая была подвергнута значительным обновлениям, задействованы Keras и TensorFlow 2, чтобы провести читателя по более сложным методам машинного обучения, использующим глубокие нейронные сети
Учитывая наличие в каждой главе упражнений, призванных закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования
Что нового во втором издании книги:
• Обновлен весь код для использования TensorFlow 2
• Представлен высокоуровневый API-интерфейс Keras
• Новые и расширенные материалы, включая API-интерфейс Data, режим энергичного выполнения (Eager Execution) и API-интерфейс Estimators из TensorFlow, развертывание в облаке Google Cloud ML, обработку временных рядов, вложения и многое другое
«Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения» — Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow в Google
Оригинал книги: «Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems», Aurelien Geron, 2nd Edition, 856 pages, ISBN 9781492032649, October 2019
Все иллюстрации из книги в цветном варианте будут доступны на сайте издательства по адресу:

(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2» в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу по «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
![]() |
Изучаем Python Марк Лутц 5-е издание 1-й том |
Пятое издание легендарной книги «Изучаем Python» Марка Лутца – всемирно известный учебник, написанный доступным языком и рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор ведет уже на протяжении многих лет
Книга «Изучаем Python» значительно расширена и дополнена в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии Python 3.x. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка
«Книга Изучаем Python (Learning Python) находится в начале моего списка рекомендованной литературы для любого, кто желает научиться программировать на Python» (Даг Хеллманн, старший инженер-программист в Racemi, Inc., автор книги «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами»)

(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
В продаже 2-й том книги «Изучаем Python», Марк Лутц, 5-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, 720 стр., ISBN 978-5-907144-53-8, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине ComBook.ru
В книге «Изучаем Python» рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании больших программ на Python
Каждая глава книги «Изучаем Python» завершается контрольными вопросами с ответами на закрепление пройденного материала, а каждая часть – упражнениями, решения которых приведены в Приложении к книге
Оригинал книги: «Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming», Mark Lutz, 5th Edition, 1648 pages, ISBN 9781449355739, July 2013

(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение о книге в моем блоге
![]() |
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования Джон Д. Келлехер Брайан Мак-Нейми Ифе д’Арси |
Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для предсказания, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов
Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» - это вводный учебник, который предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в аналитическом прогнозировании, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения
В книге формальный математический материал дополняется практическими примерами, а тематические исследования иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса
После обсуждения перехода от данных к решению, в книге «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» описывается четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок
Каждый из этих подходов сначала описывается неформально, а затем приводятся математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными практическими примерами. Наконец, в книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения
Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования», написанная авторами, имеющими многолетний опыт преподавания методов машинного обучения и работы над проектами аналитического прогнозирования, предназначена для студентов и аспирантов, специализирующихся в области компьютерных наук, математики или статистики, а также как справочник для профессионалов
Оригинал книги: «Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies» by John D. Kelleher, Brian Mac Namee and Aoife D'Arcy, 624 pages, ISBN 9780262029445, 2016. ЗДЕСЬ - отзывы покупателей книги на англ.языке в www.amazon.com

(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________
РЕКОМЕНДУЮ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ на КНИГИ
___________________________________________
![]() |
Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами Даг Хеллман 2-е издание |
Стандартная библиотека Python содержит сотни модулей, позволяющих взаимодействовать с операционной системой, интерпретатором и Интернетом. Все они тщательно протестированы и готовы к немедленному использованию для разработки приложений
Книга «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами» Дага Хеллмана, эксперта по языку Python, описывает все основные разделы библиотеки Python 3.x, сопровождая изложение материала компактными примерами исходного кода и результатами их выполнения
Приведенные в книге примеры наглядно демонстрируют возможности каждого из модулей, предлагаемых библиотекой, и пригодны не только для изучения, но и для использования в реальных проектах на Python 3.x
В книге «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами» имеются готовые примеры кода, предназначенного для работы с текстом, структурами данных, значениями даты и времени, файловой системой, процессами, потоками, электронной почтой, пакетами и другими ресурсами
Каждому модулю посвящен отдельный раздел, содержащий ссылки на дополнительные ресурсы, что делает эту книгу идеальным учебным и справочным руководством для изучения Python 3.x
Основные темы книги «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами»:
- Манипулирование текстом с помощью модулей string, textwrap, re (регулярные выражения) и difflib
- Использование структур данных: модули enum, collections, array, heapq, queue, struct, copy и множество других
- Элегантная и компактная реализация алгоритмов с использованием модулей functools, itertools и contextlib
- Обработка значений даты и времени и решение сложных математических задач
- Архивирование и сжатие данных
- Постоянное хранение и работа с базами данных, включая данные в форматах json, dbm и sqlite
- Подписывание и верификация сообщений криптографическими средствами
- Управление параллельными операциями с помощью процессов и потоков
- Тестирование, отладка, компиляция, профилирование, локализация, импорт и пакетирование модулей
- Взаимодействие с командными оболочками и средой выполнения
В книге рассмотрены новые библиотеки Python 3.x, описаны важные функциональные изменения и даны советы по переносу кода от модулей стандартной библиотеки Python 2.x к их эквивалентам в Python 3.x
Книга «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами» рассчитана на программистов средней квалификации, разрабатывающих программы на языке Python. Опытные же программисты, знакомые с другими языками, могут использовать книгу для изучения языка Python, но при написании текста не ставилась задача сделать книгу введением в этот язык программирования. Наибольшую пользу изучение примеров принесет тем читателям, которые уже имеют опыт написания программ на Python
Оригинал книги: «Python 3 Standard Library by Example» by Doug Hellmann, 2ed Edition, 1456 pages, ISBN 9780134291055, June 2017
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Стандартная библиотека Python 3»
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Дага Хеллмана «Стандартная библиотека Python 3»
ЗДЕСЬ - читайте 15 Главу «Интернационализация и локализация приложений» из книги «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами»

(заказать-купить книгу «Стандартная библиотека Python 3» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Стандартная библиотека Python 3» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Стандартная библиотека Python 3» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Стандартная библиотека Python 3» в интернет-магазине diamail.com.ua)

(заказать-купить книгу «Стандартная библиотека Python 3» в интернет-магазине bizbook.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
![]() |
Python. Справочник Полное описание языка Алекс Мартелли Анна Рейвенскрофт Стив Холден 3-е издание |
Полезный во многих ролях, начиная с проектирования и построения прототипов и заканчивая тестированием, развертыванием и сопровождением, на сегодняшний день Python последовательно входит в число самых популярных языков программирования
Третье издание ориентированной на практику книги «Python. Справочник. Полное описание языка» представляет собой краткий справочник по языку, включая версии Python 3.5, 2.7 и особенно 3.6, часто используемым областям его обширной стандартной библиотеки и ряду наиболее практичных модулей и пакетов от сторонних поставщиков
Будучи идеальной для программистов с некоторым опытом работы с Python и тех, кто перешел на Python с других языков программирования, книга «Python. Справочник. Полное описание языка» раскрывает широкий спектр прикладных областей, в том числе программирование для веб-среды и сети, обработка XML-документов, взаимодействие с базами данных и высокоскоростные числовые вычисления
Вы узнаете из книги «Python. Справочник. Полное описание языка», каким образом Python предлагает уникальную смесь элегантности, простоты, практичности и совершенной мощи
В 3-ем издании книги «Python. Справочник. Полное описание языка» рассматриваются:
- синтаксис Python, объектно-ориентированный Python, модули стандартной библиотеки и пакеты Python от сторонних поставщиков;
- поддержка Python для файловых и текстовых операций, постоянство и базы данных, параллельное выполнение и численные расчеты;
- основы работы в сети, программирование, управляемое событиями, и модули сетевых протоколов клиентской стороны;
- расширяющие модули Python, а также инструменты для организации в виде пакетов и распространения расширений, модулей и приложений
Оригинал книги: «Python in a Nutshell. A Desktop Quick Reference», Alex Martelli, Anna Ravenscroft, Steve Holden, Anna Ravenscroft, Steve Holden, 772 pages, ISBN 9781449392925, 4 May 2017
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Python. Справочник. Полное описание языка»
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ из книги «Python. Справочник. Полное описание языка»
ЗДЕСЬ - читайте 6 Главу «Модули» из книги «Python. Справочник. Полное описание языка»

(заказать-купить книгу «Python. Справочник. Полное описание языка» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Python.Справочник.Полное описание языка» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Python. Справочник. Полное описание языка» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Python. Справочник. Полное описание языка» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
![]() |
Язык R в задачах науки о данных Хэдли Уикем Гарретт Гроулмунд полноцветное издание |
Книга «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» задумана как введение в вычислительную среду R, среду разработки RStudio и библиотеку tidyverse — коллекцию пакетов, совместное использование которых обеспечивает быстроту и легкость анализа данных и делает этот вид деятельности чрезвычайно увлекательным занятием
Книга «Язык R в задачах науки о данных» ориентирована на читателей, не имеющих предварительного опыта программирования, и предназначена для того, чтобы помочь им в как можно более короткие сроки подготовиться к самостоятельному анализу данных
Основные темы книги «Язык R в задачах науки о данных»:
* предварительная обработка данных — преобразование наборов данных к виду, удобному для анализа;
* программирование — освоение мощных инструментов R, упрощающих анализ данных и делающих его более понятным;
* разведочный анализ — исследование данных, выдвижение и быстрая проверка гипотез;
* моделирование — предоставление сжатых сводных данных, отражающих истинные "сигналы", посылаемые набором данных;
* обмен информацией — изучение языка R Markdown, обеспечивающего интеграцию описательного текста, кода и результатов анализа
Оригинал книги: «R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data», Hadley Wickham, Garrett Grolemund, 522 pages, ISBN 9781491910399, January 2017

(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
![]() |
Компьютерные науки Базовый курс Гленн Брукшир Деннис Брилов 13-е издание |
Назначение книги «Компьютерные науки. Базовый курс» - предоставить читателю всестороннее представление о предмете компьютерных наук (Computer Science), охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных
Такой подход к изучению базовых понятий открывает студентам любых, необязательно компьютерных дисциплин всю широту предмета и позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны им в современном технократическом обществе
Изложение материала вкниге «Компьютерные науки. Базовый курс» ведется от простого к сложному, от конкретных аспектов к абстрактным и каждая рассматриваемая тема непосредственно подводит к следующей. Тем не менее, отдельные главы и разделы книги достаточно независимы и вполне могут рассматриваться как самостоятельные единицы
Важные достоинства книги - наличие около 1000 заданий и упражнений (!), предназначенных для углубления и закрепления понимания основных излагаемых концепций, обсуждение этических и юридических аспектов рассматриваемых технологий, которые необходимо знать, чтобы использовать их безопасно и ответственно, а также подборки общественных и социальных вопросов, призывающих читателя задуматься о связях между излагаемым материалом и тем обществом, в котором они живут
Изюминкой 13-е издания книги «Компьютерные науки. Базовый курс» является переход к использованию языка Python для записи примеров кода и псевдокода, выдержанного в том же стиле

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
_______________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 15 апреля 2021 года
_______________________________________________
![]() |
Виктор Штонда, издатель Viktor Shtonda, publisher |
P.S. Только Ваша активная позиция в столь непростое время будет способствовать появлению новых и нужных Вам книг. А также, способствовать повышению качества книг, издаваемых издательской группой «ДИАЛЕКТИКА-ВИЛЬЯМС»
_______________________________________________
Ваши комментарии перед публикацией я просматриваю. Поэтому, я оставляю за собой право публиковать или нет комментарии с подписью Анонимный
книга обязательно окажется в моей библиотеке)
ОтветитьУдалитьДобрый, вечер. Есть большой интерес к такой теме, как машинное обучение и ИИ в трейдинге. Можно рассмотреть следующую книгу:
ОтветитьУдалитьhttps://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Algorithmic-Trading/dp/178934641X/ref=tmm_pap_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=1553286621&sr=1-2
Благодарю за то, что обратили внимание на эту книгу ))) Ваши(+коллег?) аргументы в пользу её издания на рус.языке? )))
УдалитьКнига актуальна сейчас, уже потому, что с одной стороны специалисты по ML и AI все более активно начинают рассматривать фин. рынки как объект своих исследований (скорее всего эта работа уже давно ведется, правда, без огласки результатов), а с другой стороны трейдеры (программисты, исследователи) смотрят на ML и AI, как на новые мат. инструменты для разработки своих стратегий.
УдалитьВ отзывах к книге есть нарекания к коду, используются устаревшие библиотеки. Вот ссылка на коды 2019 г.:
https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-Machine-Learning-for-Algorithmic-Trading
Возможно, она решит эту проблему.
благодарю, уже изучаем - запросили права и материалы для принятия решения )))
УдалитьЗдравствуйте. Обратите внимание и на эту книгу:
Удалитьhttps://www.amazon.com/Applications-Computational-Intelligence-Data-Driven-Trading/dp/1119550505/ref=sr_1_1?crid=3UNPLQJCUAPH9&keywords=reinforcement+learning&qid=1554487135&s=books&sprefix=re%2Cstripbooks-intl-ship%2C236&sr=1-1
OK, благодарю )))
УдалитьВот, еще одно подтверждение, что тема ИИ в трейдинге - это не пустые разговоры, а реальность, которая уже активно о себе заявляет. Пункт 4 этой статьи:
Удалитьhttps://habr.com/ru/company/utex/blog/448234/
благодарю, подписан на habr, читал - согласен! )))
УдалитьВиктор, издайте что-нибудь по Laravel. На русском практически нет книг по этому фреймворку. А очень нужно!
ОтветитьУдалитьизучаем ))) отпишусь
УдалитьТолько еще одно пожелание. Не нужно книг для чайников. Материала для новичков предостаточно.
УдалитьХотелось бы что-нибудь из этих книг:
Раз: https://www.apress.com/gp/book/9781484224502
Два: https://www.packtpub.com/application-development/full-stack-vuejs-2-and-laravel-5
Три, новое издание: http://shop.oreilly.com/product/0636920179467.do
Благодарю за подсказки - 3) в обсуждении - отпишусь )))
УдалитьДобрый вечер! В настоящее время, на отечественном книжном рынке нет ни одной книги по анализу временных рядов с R или Python. Но, временные ряды (ВР) - это финансовые ВР, и современная эконометрия, и web и т. д. и т. п. У "них", уже издана "куева туча" книг на эту тему. У "нас" же, идет глобально-повальное освоение "мелкого" и глубокого ML, которое лишь частично затрагивает эту важную тему. Для обсуждения, можно предложить следующие книги:
ОтветитьУдалитьhttps://www.amazon.com/Time-Analysis-Its-Applications-Statistics/dp/3319524518/ref=sr_1_2?keywords=Introductory+Time+Series+with+R&qid=1556910248&s=books&sr=1-2
https://www.amazon.com/Multivariate-Time-Analysis-Financial-Applications-dp-1118617908/dp/1118617908/ref=mt_hardcover?_encoding=UTF8&me=&qid=
https://www.amazon.com/Nonlinear-Time-Analysis-Ray-Huffaker/dp/0198808259/ref=sr_1_15?keywords=Introductory+Time+Series+with+R&qid=1556910248&s=books&sr=1-15
https://www.amazon.com/Practical-Time-Analysis-Prediction-Statistics/dp/1492041653
Здравствуйте. Переиздана книга известного специалиста по прогнозированию ВР проф. Роба Хиндмана
Удалитьhttps://www.amazon.com/gp/product/0987507117/ref=dbs_a_def_rwt_hsch_vapi_taft_p1_i0
Лучшие книги по прогнозированию временных рядов с помощью R:
Удалитьhttps://www.machinelearningmastery.ru/books-on-time-series-forecasting-with-r/
когда выпустят?
ОтветитьУдалитьВыпустили бы вы еще книги по фреймворку Django
ОтветитьУдалитькогда выйдет?
ОтветитьУдалитькнига в типографии и будет издана ПОЛНОЦВЕТНОЙ )))
ОтветитьУдалить