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運用機器學習獲得對于數(shù)據(jù)的深入洞見，是現(xiàn)代應用開發(fā)者和分析師的關鍵技能。Python是一種可以用于開發(fā)機器學習應用的 語言。作為一種動態(tài)語言，它可以進行快速探索和實驗。利用其 的開源機器學習庫，你可以在快速嘗試很多想法的同時專注于手頭的任務。 科埃略、里克特所著的《Python語言構建機器學 統(tǒng)(第2版影印版)(英文版)》展示了如何在原始數(shù)據(jù)中尋找模式的具體方法，從復習Python機器學習知識和介紹程序庫開始，你將很快進入應對正式而真實的數(shù)據(jù)集項目環(huán)節(jié)，運用建模技術，創(chuàng)建 系統(tǒng)。然后，該書介紹了主題建模、籃子分析和云計算等 主題。這些內容將拓展你的能力，讓你能夠創(chuàng)建大型復雜系統(tǒng)。 有了這本書，你就能獲得構建自有系統(tǒng)所需的工具和知識， 化解決實際的數(shù)據(jù)分析相關問題。

Python已成為數(shù)據(jù)驅動和AI優(yōu)先的金融界的編程語言。一些投資銀行和對沖基金現(xiàn)在都使用Python及其生態(tài)系統(tǒng)來構建核心交易和風險管理系統(tǒng)。 　　在《Python金融大數(shù)據(jù)分析（第2版 版）》的第二版中，YvesHilpisch向開發(fā)人員和定量分析師展示了如何使用Python和工具進行金融數(shù)據(jù)科學、算法交易和計算金融學。第二版針對Python3進行了更新，其中的大部分代碼都采用了JupyterNotebooks的形式，為幾乎所有的示例提供了可執(zhí)行交互式版本。在共5部分內容中，你將學習到Python及其生態(tài)系統(tǒng)是如何為從事金融業(yè)務的公和個人提供技術框架的。