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Cambridge University Press, 01/06/2023 00:00:01. hardcover. Very Good. 3.8970 25.7804 18.4860.
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Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets: A Guide to Contemporary Practices Capa dura - 2023
por Agostino Capponi (Editor); Charles-Albert Lehalle (Editor)
Detalhes
- Título Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets: A Guide to Contemporary Practices
- Autor Agostino Capponi (Editor); Charles-Albert Lehalle (Editor)
- Encadernação Capa dura
- Páginas 741
- Volumes 1
- Idioma ENG
- Editorial Cambridge University Press
- Data de publicação 2023-08-10
- Features Index
- ISBN 9781316516195 / 1316516199
- Peso 3.5 libras (1.59 kg)
- Dimensão 10.08 x 7.17 x 1.57 in. (25.60 x 18.21 x 3.99 cm)
- Library of Congress subjects Finance - Data processing, Financial institutions - Data processing
- Número da Biblioteca do Congresso dos Estados Unidos 2023016903
- Dewey Decimal Code 332.106
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Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets: A Guide to Contemporary Practices
por Edited by Agostino Capponi,Charles-Albert Lehalle
- Usado
- Muito Bom
- Capa dura
- Condição
- Usado - Muito Bom
- Encadernação
- Hardcover
- ISBN 10 / ISBN 13
- 9781316516195 / 1316516199
- Quantidade Disponível
- 3
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Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets: A Guide to Contemporary Practices
por Agostino Capponi
- Novo
- Capa dura
- Condição
- Novo
- Encadernação
- Hardcover
- ISBN 10 / ISBN 13
- 9781316516195 / 1316516199
- Quantidade Disponível
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Hardback. New. Written by more than sixty experts in the area, this book reviews cutting-edge practices in machine learning for financial markets, and explores connections with data science and more traditional approaches. This is an invaluable resource for researchers and graduate students in financial engineering, as well as practitioners in the sector.
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por Capponi, Agostino (Editor)/ Lehalle, Charles-Albert (Editor)
- Novo
- Capa dura
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- Novo
- Encadernação
- Hardcover
- ISBN 10 / ISBN 13
- 9781316516195 / 1316516199
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Cambridge Univ Pr, 2023. Hardcover. New. 741 pages. 10.24x7.24x1.54 inches.
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