Эта книга является практическим руководством для аналитиков, трейдеров и исследователей данных, стремящихся углубить свои знания в области анализа финансовых данных. В книге подробно рассматриваются методы кластерного анализа, их применение для оптимизации портфеля, обнаружения аномалий и прогнозирования трендов на финансовых рынках. Материалы книги сопровождается примерами кода на Python, что позволяет читателям немедленно применять изученные методы на практике. Использование популярных библиотек, таких как Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib и Seaborn, делает анализ данных доступным и эффективным.

Эта книга охватывает широкий спектр тем, связанных с использованием Python для решения различных задач. Каждая глава посвящена отдельной области применения Python, предоставляя подробное описание библиотек, инструментов и примеров их использования. Изучение этих тем позволяет разработчикам, ученым и специалистам в различных областях эффективно использовать язык программирования Python для решения сложных задач и создания надежных и эффективных решений.