本书针对Python零基础的用户，主要讲解大量的股票指标技术分析的范例，由浅入深地介绍了使用Python语言编程开发的应用“图谱”。 全书分为三篇：基础篇（第1~4章）：讲述Python开发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想；股票指标技术分析篇（第5~10章）：分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据，使用Matplotlib可视化组件，基于NumPy和Pandas库进行大数据分析，以股票的不同指标分析为范例的开发方法—MACD + Python数据库编程，KDJ + Python图形用户界面编程，RSI + Python邮件编程；基于股票指标的交易策略之高级应用篇（第11~13章）：以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架，以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导入日志和数据库组件，结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM（支持向量机）的机器学习的入门知识。 本书以结合股票交易大数据分析范例为主线来教学Python编程开发的入门教材。适合计算机、数学或金融等相关专业的师生作为课程设计和毕业设计辅导的教学参考用书，针对基于机器学习预测股票价格的范例程序也可单独作为参考用例。

唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。

《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。 《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

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本书作为Flink的入门书，从Flink核心编程语言Scala讲起，涵盖当前Flink主流的开发组件。以实操为主，深入讲解每一个操作步骤，包括DataSetAPI离线数据处理、FlinkSQL快速结构化数据处理、DataStream实时数据处理，同时包括案例讲解、源码剖析、常用Shell命令和ScalaAPI详解。即使没有任何Flink基础的读者也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的Flink集群，是一本真正的实操指南书籍。本书可作为大数据开发人员的随身手册，也可作为Flink新手入门的指导书籍，以及大数据从业者的参考用书。

Spark大数据技术还在如火如荼地发展，Spark中国峰会的召开，各地meetup的火爆举行，开源软件Spark也因此水涨船高，很多公司已经将Spark大范围落地并且应用。Spark使用者的需求已经从最初的部署安装、运行实例，到现在越来越需要通过Spark构建丰富的数据分析应用。写一本Spark实用案例类的技术书籍，是一个持续了很久的想法。由于工作较为紧张，最初只是将参与或学习过的Spark相关案例进行总结，但是随着时间的推移，最终还是打算将其中通用的算法、系统架构以及应用场景抽象出来，并进行适当简化，也算是一种总结和分享。

本书作为Spark的入门书，从Spark核心编程语言Scala讲起，涵盖当前Spark主流的开发组件。以实操为主，深入讲解每一个操作步骤，包括Spark RDD离线数据处理、Spark SQL快速结构化数据处理、Spark Streaming实时数据处理，同时包括案例讲解、源码剖析、常用Shell命令和Java API详解。即使没有任何Spark基础的读者也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的Spark集群，是一本真正的实操指南书籍。本书可作为大数据开发人员的随身手册，也可作为Spark新手入门的指导书籍，以及大数据从业者的参考用书。

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