莫潔安

本書以應用為導向，將理論與實踐相結合，深入淺出地介紹了Python與大模型的基本知識，以及將其應用到具體領域的方法。本書共12章，第1章～第5章主要介紹Python基礎知識及科學計算、資料處理、資料視覺化、機器學習、集成學習與深度學習等方面的核心知識；第6章～第12章主要介紹基於Python的大模型基礎及應用案例，包括BERT大語言模型、Chinese-CLIP多模態大模型、百度千帆大模型平臺相關的應用案例、微調訓練、雲伺服器加速訓練、Streamlit Web開發和AI studio星河社區及騰訊雲伺服器部署、DeepSeek-R1/V3熱門應用和智慧體開發等前沿內容，應用案例包括對話聊天、文本分類、中文閱讀理解、情感識別、圖文互檢、文生圖、圖生文、AI助教智能體等。本書提供課件PPT、資料和程式、練習題及參考答案等豐富的配套資源。

《Python金融數據分析與挖掘實戰》從Python基礎入門講起，到應用Python進行科學計算、數據處理、數據可視化、挖掘建模基礎訓練，再到利用Python進行金融數據挖掘與量化投資實戰，深入淺出地介紹了如何使用Python進行金融數據分析、挖掘和量化投資的全過程。《Python金融數據分析與挖掘實戰》分3篇：基礎篇、案例篇和實訓篇。基礎篇（第1～6章）主要介紹Python基礎及應用於科學計算、數據處理、數據可視化、機器學習、關聯規則等方面的基礎知識；案例篇（第7～11章）主要介紹利用Python進行金融數據挖掘分析的基礎案例和綜合案例；實訓篇（第12章），由5個實訓組成。《Python金融數據分析與挖掘實戰》將從Python基礎知識、基本數據分析技能，擴展到基礎案例和綜合案例，最後通過實訓幫助讀者強化訓練，完成Python金融數據分析與挖掘相關知識的學習。《Python金融數據分析與挖掘實戰》提供配套的案例數據、程序代碼，適合作為普通高等院校數學、計算機、經濟管理專業相關課程的教材，也適合作為金融數據挖掘研究者、愛好者的參考書。

從Python基礎入門開始，到應用Python進行科學計算、數據處理、數據可視化、機器學習、深度學習，再到利用Python進行金融、地理信息、交通、文本、圖像等具體領域數據挖掘與分析，並最終利用Python進行項目GUI可視化應用開發。本書深入淺出地介紹了如何學習Python數據分析技能及應用於具體領域，實踐性強。本書分三篇：基礎篇、案例篇和提高篇；基礎篇（第1～6章）主要介紹Python基本知識及應用於科學計算、數據處理、數據可視化、機器學習、深度學習等方面的基礎知識；案例篇（第7～11章）主要介紹了利用Python進行金融、地理信息、交通、文本和圖像具體領域的數據挖掘分析應用案例；提高篇（第12章）主要介紹GUI可視化應用項目開發；附錄提供6個實訓課題，在電子資源中會給出詳細的實訓指導、數據和程序代碼。本書提供了豐富的數據、案例及程序代碼，同時理論與實踐相結合，以應用為主。適合大數據、數學、計算機、經濟金融管理類的本科生和大專生學習。對於研究生及數據挖掘研究者、愛好者也具有很好的參考價值。

本書以應用為導向，將理論與實踐相結合，深入淺出地介紹了利用Python進行大數據分析與挖掘的基本知識，以及如何將其應用到具體領域的方法。 本書分為基礎篇、案例篇和附錄三個部分。基礎篇（第1章～第8章）主要介紹Python基礎知識及應用於科學計算、數據處理、數據可視化、特徵工程、機器學習、集成學習、深度學習等方面的基礎知識；案例篇（第9章～第14章）主要介紹利用Python進行金融、地理信息、交通、文本分析、圖像識別等領域大數據分析與挖掘的案例，以及基於大語言模型的應用開發案例；附錄介紹了線上如何開展實驗教學的使用方法及應用舉例，以幫助讀者提高實踐應用能力和提升教師實踐教學質量。本書提供課件PPT、數據和程序、微課視頻、實驗內容、線上實驗教學平臺和線下實驗教學資源等豐富的配套資源。