August 2022
Intermediate to advanced
689 pages
15h 46m
French
Cette partie se concentre sur les techniques, approches et paquetages principaux pour la datalogie ou science des données financière. Nous aborderons, par exemple, la visualisation et plusieurs paquetages tels que scikit-learn qui permettent aux analystes financiers et autres « quants » d’utiliser Python pour atteindre leurs objectifs.
Comme dans la Partie II, les chapitres sont construits en sorte de pouvoir servir de points de référence pour des sujets clairement délimités :
• Chapitre 7 : visualisation statique et interactive avec matplotlib et plotly.
• Chapitre 8 : gestion de données temporelles avec pandas.
• Chapitre 9 : entrées/sorties disque efficaces.
• Chapitre 10 : considérations de performances ...
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