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Datenanalyse mit Python by Wes McKinney

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KAPITEL 11

Anwendungen auf Daten aus Finanzwelt und Ökonomie

Seit 2005 wird Python zunehmend in der Finanzwirtschaft eingesetzt, was hauptsächlich am Reifegrad von Bibliotheken (wie NumPy und pandas) und der Verfügbarkeit fähiger Programmierer liegt. Institutionen haben die Erfahrung gemacht, dass Python sowohl als interaktive Analyseumgebung als auch zur Entwicklung von robusten Systemen geeignet ist – oft in einem Bruchteil der in Java oder C++ nötigen Zeit. Python ist auch ein ideales Verbindungsstück; es ist leicht, Schnittstellen in Python für vorhandene in C oder C++ geschriebene Programmbibliotheken zu bauen.

Auch wenn das Feld der Finanzanalyse weit genug ist, um ein eigenes Buch zu füllen, hoffe ich, Ihnen zeigen zu können, wie sich ...

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