هیچ محصولی در سبدخرید نیست.
«زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language)، زبانی با یادگیری آسان محسوب می‌شود اولین و مهمترین ویژگی این زبان «سادگی و آسانی» آن می‌باشد. این ویژگی آموزش پایتون را به یکی از بهترین گزینه‌ها برای انتخاب کسانی تبدیل کرده است که قصد دارند برای اولین بار به آموزش برنامه نویسی بپردازند. پایتون را خیلی سریع می‌توانید یاد بگیرید و به سرعت کدنویسی را با آن شروع کنید. اما اشتباه نکنید، سادگی پایتون به معنای ضعیف بودن آن نیست، بلکه python یک زبان برنامه نویسی مفسری، چندمنظوره و سطح بالاست که از شی گرایی و برنامه نویسی ساختار یافته به طور کامل پشتیبانی می‌کند.
از این زبان برنامه نویسی به طور گسترده در دنیا استفاده می‌شود و برای آن فرقی نمی‌کند که هدف شما از استفاده آن ایجاد وب اپلیکیشن و برنامه نویسی دسکتاپ است و یا حتی برنامه نویسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، این زبان به بهترین نحو از عهده تمام آن‌ها بر خواهد آمد و به جرات می‌توان ادعا کرد که در دیگر زمینه‌های برنامه نویسی شما را تنها نخواهد گذاشت. برای اینکه بدانید که مهمترین ویژگی‌های پایتون چیست که آن را به چنین زبان قدرتمندی تبدیل کرده است، باید با ساختار آن آشنا شوید.
پایتون یک زبان عمومی (General Purpose) است و محدود به یک حوزه خاص نمی‌شود. این یعنی می‌توانید با یک تیر چند نشان زده و در بخش‌های مختلف تکنولوژی فعالیت کنید. یک برنامه نویس پایتون اگر حرفه‌ای باشد، در هر حوزه ای حرف برای گفتن خواهد داشت. بعضی از زبان‌های برنامه نویسی مخصوص به یک حوزه خاص هستند یا اگر به بخش‌های دیگر ورود کنند قدرت زیادی ندارند، اما پایتون اینگونه نیست. کافی است آن را یاد بگیرید و تبدیل به یک متخصص پایتون شوید تا ببینید در دنیای برنامه نویسی واقعا چه قدرتی به شما می‌دهد.
مهمترین دلیلی که باعث شد پایتون به بخش‌های مختلف IT وارد شود، کتابخانه‌ها بودند. این کتابخانه‌ها هستند که پایتون را توسعه پذیر می‌کنند. همین‌طور باعث راحت‌تر شدن کار برنامه نویسان می‌شوند. البته بعضی از این کتابخانه‌ها هنوز جای رشد و پیشرفت دارند و در پروژه‌های بزرگ قابل استفاده نیستند. یکی دیگر از قابلیت‌های جذاب پایتون، چسبندگی این زبان است. منظور از چسبندگی یا Glue Language این است که پایتون می‌تواند به خوبی با کدهای سایر زبان‌ها ادغام شود یا اصطلاحا به آن‌ها بچسبد. به کمک این تکنیک می‌توانید یک قطعه کد به زبان C یا هر زبان دیگری را به راحتی به پروژه خود اضافه کنید. در ادامه کاربرد پایتون را در حوضه های داده کاوی، یادگیری ماشین (Machin learning) و کاربرد آن درمالی و اقتصاد ، مدل سازی مالی اقتصادی و معاملات الگریتمی به صورت دقیق بررسی میکنیم .
امروزه شرکت‌ها از طریق ارتباط مستمر با مشتریان اطلاعات و داده‌های بسیاری را به دست می‌آورند. داده کاوی علمی است که به کمک تحلیل این داده‌ها الگوهای پرتکرار از آن‌ها استخراج کرده و در حل مسائل دیگر به کار می‌برد. داده کاوی در پیشبرد اهداف کسب و کارها و پیش بینی زمینه‌های رقابت اهمیت زیادی دارد و کمپانی های بزرگی از آن استفاده می‌کنند. دانش به روزی که با گذشت زمان، می‌تواند پرچمداران تکنولوژی جهان را غیرقابل دسترس کند. پایتون و R دو زبانی هستند که تحلیل گران داده از آن‌ها استفاده می‌کنند. البته پایتون نسبت به زبان R از خوانایی بهتری برخوردار است.
ماشین لرنینگ یا همان یادگیری ماشین یکی از کاربردهای هوش مصنوعی (AI) است که سیستم ها را قادر می سازد به طور خودکار و از طریق تجربه و بدون برنامه ریزی، یاد بگیرند و خود را بهبود دهند. تمرکز این تکنولوژی بر توسعه برنامه های کامپیوتری می باشد که به داده ها دسترسی دارند و می توانند از این داده ها استفاده کرده تا خودشان یاد بگیرند. یادگیری ماشین ارتباط نزدیکی با آمار محاسباتی دارد (و اغلب با آن هم پوشانی دارد)، تمرکز این شاخه نیز پیش بینی کردن توسط رایانه است و پیوند محمکی با بهینه سازی ریاضی دارد، که آن هم روش ها، تئوری ها و کاربردهایی را وارد میدان می کند. یادگیری ماشین گاهی اوقات با داده کاوی ادغام می شود. در واقع یکی از شروط یادگیری صحیح، داشتن اطلاعات و استفاده بهینه از آنهاست. یادگیری ماشین دارای کاربردهای فزاینده‌ای در خودکارسازی تصمیم‌گیری‌های مالی بوده و هست، طوری که هم‌اکنون از ماشین‌ها و روبات‌ها برای ارزیابی اعتبارپذیری مشتریان بانک‌ها یا اعتمادپذیری بیمه‌گذاران در صنعت بیمه استفاده می‌شود.
کلیدی ترین بحث در مدلسازی مالی و اقتصادی مواجهه با سری های زمانی است. سری زمان یعنی تقریبا همه چیز!
به یک توالی یا دنباله از متغیرهای تصادفی که در فاصله های زمانی ثابت نمونه برداری شده باشند، اصطلاحاً سری زمانی یا پیشامد تصادفی در مقطع زمان می‌گویند. به عبارت دیگر منظور از یک سری زمانی مجموعه‌ای از داده‌های آماری است که در فواصل زمانی مساوی و منظمی جمع‌آوری شده باشند.
هدف اصلی در تحلیل سری زمانی در مورد یک پدیده، ایجاد یک مدل آماری برای داده‌های وابسته به زمان براساس اطلاعات گذشته آن پدیده است. با این کار امکان پیش‌بینی در مورد آینده پدیده مورد بحث میسر می‌شود. به بیان دیگر تحلیل سری زمانی، ایجاد مدلی گذشته‌نگر است تا امکان تصمیمات آینده‌نگر را فراهم سازد.
