Cuốn sách này phù hợp với tất cả các bên liên quan tham gia vào nghiên cứu chuyên sâu về dữ liệu và kỹ thuật số trong kinh tế và tài chính, giúp họ hiểu những cơ hội và thách thức chính, làm quen với những phát hiện phương pháp mới nhất cũng như tìm hiểu cách sử dụng và đánh giá hiệu suất của các công cụ mới và các khuôn khổ. Nó chủ yếu nhắm đến các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh khai thác công nghệ khoa học dữ liệu và nó cũng sẽ là nguồn tài nguyên hữu ích cho sinh viên nghiên cứu trong các ngành và khóa học liên quan đến các chủ đề này. Nhìn chung, độc giả sẽ tìm hiểu các giải pháp khoa học dữ liệu hiện đại và hiệu quả để tạo ra những đổi mới rõ ràng cho các ứng dụng kinh tế và tài chính.

Abstract:

This book is relevant to all stakeholders involved in digital and data-intensive research in economics and finance, helping them to understand the main opportunities and challenges, become familiar with the latest methodological findings, and learn how to use and evaluate the performances of novel tools and frameworks. It primarily targets data scientists and business analysts exploiting data science technologies, and it will also be a useful resource to research students in disciplines and courses related to these topics. Overall, readers will learn modern and effective data science solutions to create tangible innovations for economic and financial applications.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Sergio Consoli, Diego Reforgiato Recupero, Michaela Saisana
Thông tin nhan đề:	Data Science for Economics and Finance: Methodologies and Applications
Nhà xuất bản:	Springer
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập:  Công nghệ thông tin
Bản quyền:	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-66891-4
Mô tả vật lý:	355p.
Năm xuất bản:	2021