کتاب Financial Data Engineering

این کتاب به شما کمک می‌کند تا مفاهیم بنیادی، چالش‌های رایج، بهترین روش‌ها، چارچوب‌های نوآورانه و فناوری‌های پیشرفته ضروری برای طراحی و پیاده‌سازی موفق محصولات و خدمات مالی مبتنی بر داده را یاد بگیرید. این کتاب برای افرادی با زمینه‌های مختلف، از جمله مالی، علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار و تحقیقات علمی، طراحی شده است تا دانش پایه و قابل دسترسی را ارائه دهد.

کتاب Financial Data Engineering طیف گسترده‌ای از موضوعات را پوشش می‌دهد که از نظر بازار، فناوری و علم مرتبط هستند. هر مفهوم در کتاب با زبان ساده ارائه شده و با مطالعات موردی و مثال‌های خاص مالی همراه است تا بینش عمیق‌تری ارائه دهد. علاوه بر این، برای تسهیل کاربرد عملی، فصل پایانی چهار پروژه عملی را ارائه می‌کند که به چالش‌های مختلف مرتبط با بازارهای مالی می‌پردازد.

چه کسانی باید کتاب Financial Data Engineering را بخوانند؟

این کتاب برای طیف گسترده‌ای از مخاطبان مناسب است، از جمله افرادی که در موسساتی مانند بانک‌ها، شرکت‌های سرمایه‌گذاری، ارائه دهندگان داده‌های مالی، شرکت‌های مدیریت دارایی، بورس‌های اوراق بهادار، نهادهای نظارتی، فروشندگان نرم‌افزار مالی و بسیاری دیگر کار می‌کنند.

کتاب Financial Data Engineering برای مهندسان داده، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، توسعه‌دهندگان کمی، تحلیلگران مالی و متخصصان یادگیری ماشین که با داده‌های مالی و محصولات مبتنی بر داده‌های مالی کار می‌کنند، طراحی شده است.

علاوه بر این، این کتاب برای محققان و پژوهشگرانی که در زمینه تحلیل مالی مبتنی بر داده کار می‌کنند، جذاب است و نشان‌دهنده علاقه روزافزون به تحقیقات بزرگ داده در بخش مالی است. چه یک متخصص باشید که به دنبال بینش در مورد خدمات مالی مبتنی بر داده هستید، یک محقق که در حال بررسی مشکلات مرتبط با امور مالی هستید، یا یک تازه وارد مشتاق برای ورود به حوزه مالی با نقش فناوری محور، این کتاب طراحی شده است تا نیازهای شما را برآورده کند.

پیش‌نیازها

برای استفاده حداکثری از تمرین‌های عملی در فصل ۱۲ کتاب Financial Data Engineering، توصیه می‌شود که دانش اولیه‌ای از موارد زیر داشته باشید:

• برنامه‌نویسی پایتون
• SQL و PostgreSQL
• استفاده از ابزارهایی مانند Python JupyterLab، Python Notebooks و Pandas
• اجرای Docker containers به صورت محلی
• دستورات اولیه Git

با این حال، اگر با همه این موارد آشنا نیستید، نگران نباشید! هنوز هم می‌توانید به پروژه‌ها بپردازید و در حین کار یاد بگیرید.

چه انتظاری از این کتاب داشته باشید؟

این کتاب قصد دارد دو حوزه مهندسی داده و مالی را که هر کدام شامل مفاهیم، روش‌ها، نظریه‌ها، مشکلات و کاربردهای متعددی هستند، ترکیب کند. تعداد زیاد موضوعات در هر یک از این دو حوزه از دامنه یک کتاب واحد فراتر می‌رود. در نتیجه، هدف این است که تعادل بین ملاحظات مختلف را برای ارائه یک کاوش جامع و محدود شده برقرار کنیم.

ملاحظه‌ی کلیدی تعیین نحوه تخصیص تأکید بین مالی و مهندسی داده در طول بحث است. پنج فصل اولیه (قسمت اول) بیشتر به سمت مالی متمایل است که ممکن است برای افرادی که تجربه در این زمینه دارند، آشنا باشد.

خواندن این فصل‌های اولیه برای کسانی که فاقد پیشینه مالی هستند و کسانی که به دنبال تجدید دانش خود در مورد داده‌های مالی و چالش‌های مرتبط با آن هستند، بسیار توصیه می‌شود.

به طور مشابه، هفت فصل آخر (قسمت دوم) کتاب Financial Data Engineering، عمدتاً بر مهندسی داده متمرکز است و ارائه کاملی از مفاهیم ذخیره‌سازی داده، مدل‌سازی داده، پایگاه‌های داده، گردش کار، مکانیسم‌های دریافت داده، تبدیل داده و موارد دیگر را ارائه می‌دهد. حتی اگر در مهندسی داده مهارت دارید، این فصل‌ها برای درک کاربردها و چالش‌های خاص آن‌ها در حوزه مالی ارزشمند خواهند بود.

ملاحظه‌ی دیگر یافتن تعادل مناسب بین پوشش طیف گسترده‌ای از موضوعات و ارائه توضیحات عمیق است. انتخاب موضوعات در این کتاب با توجه به تجربه نویسنده، بررسی ادبیات، تحلیل بازار، بینش‌های تخصصی، الزامات نظارتی و استانداردهای صنعت صورت گرفته است.

در هسته خود، این کتاب در مورد داده‌های مالی و چالش‌های روش‌شناختی و تکنولوژیکی مرتبط با آن است. با این حال، مهم است که توجه داشته باشید این کتاب برای تحلیل مالی، یادگیری ماشین مالی یا آمار در نظر گرفته نشده است. با این وجود، با توجه به اینکه بخش قابل توجهی از پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها اختصاص دارد – تقریباً ۵۰ تا ۸۰ درصد از زمان – این کتاب می‌تواند به طور قابل توجهی در ساده‌سازی این کارهای حیاتی کمک کند.

علاوه بر این، برخی از موضوعات به دلیل اهمیت آن‌ها پوشش گسترده‌تری دارند، در حالی که برخی دیگر به دلیل اینکه توضیح مفصل آن‌ها از محدوده و طول کتاب فراتر می‌رود، به طور خلاصه مورد بررسی قرار می‌گیرند.

در نهایت، یک ملاحظه‌ی بزرگ و پیچیده یافتن تعادل مناسب بین تأکید بر اصول ماندگار (ثابت) و نشان دادن مسائل معاصر است. در حالی که کتابی که بر مفاهیم ثابت تأکید دارد، با گذشت زمان ارزشمند باقی می‌ماند، برای خوانندگان مفید است که بینش‌هایی در مورد چالش‌های فعلی کسب کنند و از طریق مطالعات موردی و فناوری‌ها راهنمایی عملی دریافت کنند.

کتاب Financial Data Engineering تلاش می‌کند تا تعادل ظریفی بین مفاهیم بنیادی و کاربردهای عملی برقرار کند و درک جامعی از اصول ثابت و روندهای فعلی در این زمینه را به خوانندگان ارائه دهد. به عنوان مثال، فصل ۸ کتاب Financial Data Engineering به موضوع محبوب در مهندسی داده می‌پردازد: پایگاه‌های داده. با توجه به تکامل سریع فناوری‌های پایگاه داده، این فصل رویکرد انتزاعی دارد و بر مدل‌های ذخیره‌سازی داده به جای فناوری‌های خاص تمرکز می‌کند.

هر مدل از نظر موارد استفاده اصلی، اصول مدل‌سازی داده، پیاده‌سازی‌های تکنولوژیکی و کاربردهای آن در حوزه مالی بررسی می‌شود. این رویکرد اطمینان حاصل می‌کند که با توجه به نوآوری‌های نوظهور پایگاه داده، مرتبط و ماندگار باشد.

منابع و مراجع کتاب Financial Data Engineering

در این کتاب، بیش از هزار مرجع از منابع مختلف استفاده شده است: مجلات علمی، کتاب‌ها، پست‌های وبلاگ، مقالات آنلاین، مقالات نظر و مقالات سفید. بسیاری از این منابع در سراسر فصل‌ها ذکر شده‌اند تا از محتوا پشتیبانی کنند و پایه محکمی برای اطلاعات ارائه شده فراهم کنند. برای کسانی که می‌خواهند بیشتر تحقیق کنند، لیست کاملی از منابع اضافی در صفحه GitHub برای این کتاب در دسترس است. من به طور دوره‌ای این لیست را به‌روزرسانی می‌کنم تا شامل منابع جدید و مرتبط باشد.