Financial Data Engineering: Design and Build Data-Driven Financial Products

4.5

بر اساس نظر کاربران

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین

کتاب Financial Data Engineering: Design and Build Data-Driven Financial Products یکی از جامع‌ترین منابعی است که به طور تخصصی به موضوع مهندسی داده‌های مالی و طراحی محصولات مبتنی بر اطلاعات مالی می‌پردازد. این اثر برای متخصصین حوزه مهندسی داده، توسعه‌دهندگان نرم‌افزارهای مالی و هر فردی که علاقه‌مند به ترکیب داده‌ها و فناوری برای ایجاد محصولات نوآورانه می‌باشد، طراحی شده است. کتاب مبانی تئوری، ابزارهای عملی، و مطالعات موردی را یکجا ارائه می‌دهد و به شما این امکان را می‌دهد تا نقشه راه مشخصی برای توسعه محصولات مالی داشته باشید.

خلاصه کتاب

این کتاب تمام جنبه‌های مهندسی داده در حوزه مالی را پوشش می‌دهد. آغاز کتاب با معرفی اصول پایه‌ای مانند طراحی زیرساخت‌های داده، Data Pipelines، و مفاهیمی مانند Data Warehousing آغاز می‌شود. سپس به سراغ موضوعات پیشرفته‌تری مانند پردازش داده در زمان واقعی (Real-Time Data Processing)، مدل‌سازی داده‌های مالی، و Machine Learning برای پیش‌بینی داده‌های مالی می‌رود. علاوه بر این، نحوه ادغام APIهای مالی و ساختار معماری محصولات مبتنی بر Microservices نیز به تفصیل شرح داده می‌شود. این کتاب همچنین به مسائل امنیت داده‌ها و مقررات حاکمیتی در حوزه مالی توجه ویژه‌ای دارد.

توجه ویژه این کتاب به ابزارهای Open-Source و فناوری‌های نوینی مانند Kafka، Spark، ElasticSearch و Kubernetes یکی از مزیت‌های برجسته آن است. نویسنده تلاش کرده است تا از طریق نمونه‌های قابل اجرا و کدهای Python ملموس، خواننده را از تئوری صرف به سمت عمل سوق دهد.

یادگیری‌های کلیدی

  • درک کامل فرآیند طراحی Data Pipelines برای محصولات مالی
  • یادگیری نحوه پردازش داده‌های Big Data و پیاده‌سازی Real-Time Streaming
  • تسلط به روش‌های استفاده از Machine Learning برای پیش‌بینی و آنالیز
  • امنیت داده و رعایت قوانین حریم خصوصی در ساخت محصولات مالی
  • مهارت در ادغام منابع داده مختلف از طریق Financial APIs

جملات معروف از کتاب

“Data is the new oil, but in finance, it is also the new currency.”

“Building scalable financial data systems isn't just about technology—it's about understanding the dynamics of trust, privacy, and real-time responsiveness.”

“In financial data engineering, the difference between milliseconds and seconds could translate to millions of dollars.”

چرا این کتاب اهمیت دارد؟

در دنیای امروز که اطلاعات نقش کلیدی در تصمیم‌گیری‌های مالی دارد، مهندسی داده‌های مالی یکی از مهارت‌های مورد تقاضا در شرکت‌های فناوری مالی، بانک‌ها، و شرکت‌های سرمایه‌گذاری محسوب می‌شود. این کتاب به وضوح خلاهای موجود در این حوزه را پر می‌کند و ابزارها و دانش لازم برای توسعه محصولات مبتنی بر داده را در اختیار شما قرار می‌دهد. اگر یک توسعه‌دهنده، داده‌دان، یا مدیر محصول هستید، این کتاب همان منبعی است که به شما کمک می‌کند تا در این زمینه عمیق شوید و تخصصی حرفه‌ای کسب کنید.

چه به دنبال ایجاد زیرساخت‌هایی باشیم که بتوانند حجم عظیم داده‌های مالی را مدیریت کنند و چه بخواهیم خدمات مالی پیشرفته‌ای مبتنی بر Machine Learning ارائه دهیم، این کتاب راهنمای ارزشمندی خواهد بود که شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته پیش می‌برد.

Today, investment in financial technology and digital transformation is reshaping the financial landscape and generating many opportunities. Too often, however, engineers and professionals in financial institutions lack a practical and comprehensive understanding of the concepts, problems, techniques, and technologies necessary to build a modern, reliable, and scalable financial data infrastructure. This is where financial data engineering is needed. A data engineer developing a data infrastructure for a financial product possesses not only technical data engineering skills but also a solid understanding of financial domain-specific challenges, methodologies, data ecosystems, providers, formats, technological constraints, identifiers, entities, standards, regulatory requirements, and governance. This book offers a comprehensive, practical, domain-driven approach to financial data engineering, featuring real-world use cases, industry practices, and hands-on projects. You'll learn: • The data engineering landscape in the financial sector • Specific problems encountered in financial data engineering • The structure, players, and particularities of the financial data domain • Approaches to designing financial data identification and entity systems • Financial data governance frameworks, concepts, and best practices • The financial data engineering lifecycle from ingestion to production • The varieties and main characteristics of financial data workflows • How to build financial data pipelines using open source tools and APIs Tamer Khraisha, PhD, is a senior data engineer and scientific author with more than a decade of experience in the financial sector.

دانلود رایگان مستقیم

برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین

نویسندگان:


نظرات:


4.5

بر اساس 0 نظر کاربران