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90793282
Python for Finance
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Détails du produit
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | April 25, 2014 |
| Language | English |
| Print length | 321 pages |
| ISBN-10 | 1783284374 |
| ISBN-13 | 978-1783284375 |
| Item Weight | 1.6 pounds (730 grams) |
| Dimensions | 7.5 x 0.92 x 9.25 inches (19.1 x 2.3 x 23.5 cm) |
DESCRIPTION DU PRODUIT
Python for Finance
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Personal Finance Editorial Review
The editorial review of this product indicates a mixed customer experience with a general sentiment of disappointment, particularly with the book's structure and organization. Many readers praised its potential utility for beginners transitioning from finance languages like R to Python, highlighting some valuable pieces of code scattered throughout the text. However, multiple reviewers criticized the book for its lack of coherent structure, repetitive content, and numerous typos and errors. While some readers noted that there are useful insights and good coding snippets, they found the delivery jarring and poorly organized, which detracted from the learning experience. A common theme was the suggestion that the book lacks the depth and rigor necessary for more advanced users or those seeking a detailed understanding of either Python or finance. Some thought it might be more suitable as a supplementary text rather than a standalone resource. Overall, customers recognize some value in the book, especially for beginners but warn that it is not a comprehensive guide for anyone looking for in-depth knowledge. **
Avis et évaluations clients
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Avantages
- Contains useful code snippets for beginners.
- May serve as a helpful transition for those familiar with finance in other languages like R.
- Potential utility in introductory finance courses for learning Python basics.
Les inconvénients
- Poor structure and organization, described as a "mishmash."
Historique des prix du produit
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- Hands-on guide for learning finance with Python.
- Includes examples on option theory and quantitative finance.
- Teaches financial modeling and time series analysis.
- Ideal for graduate students and finance practitioners.
- Beneficial for application developers in finance.
- Requires basic Python knowledge and some programming experience.
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