финансы

Роман с Data Science, Как монетизировать большие данные, Зыков Р., 2021.
 
Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа — создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru. Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.

Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках, Практикум, Янсен С., 2020.
 
Книга посвящена практике применения машинного обучения с целью создания мощных алгоритмических стратегий для успешной торговли на финансовых рынках. Изложены базовые принципы работы с данными: оценивание наборов данных, доступ к данным через API на языке Python, доступ к финансовым данным на платформе Quandl и управление ошибками предсказания. Рассмотрены построение и тренировка алгоритмических моделей с помощью Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn и построение, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Описано применение библиотеки PyMC3 для байесового машинного обучения, библиотек NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения отметок финансовым новостям и классифицирования документов, библиотеки Keras для создания, настройки и оценки нейронных сетей прямого распространения, рекуррентных и сверточных сетей. Показано, как применять трансферное обучение к данным спутниковых снимков для предсказания экономической активности и как эффективно использовать подкрепляемое обучение для достижения оптимальных результатов торговли.

Грокаем технологию Биткоин, Розенбаум К., 2020.
 
В чем разница между системой Биткоин и аналогами денег, которые используются в многопользовательских играх? Все они определяются программно, создаются из ничего и могут иметь ценность, сопоставимую с традиционными валютами. Случайному наблюдателю они кажутся почти одинаковыми. Но есть важные различия в том, как они реализованы, что оказывает влияние на все аспекты соответствующих систем: если игровые валюты реактивно банят пользователей, уличенных в мошенничестве, то Биткоин действует упреждающе, предотвращая различные виды мошенничества, делая их невозможными, непрактичными или менее выгодными, чем честное поведение. Книга «Грокаем технологию Биткоин» точно описывает, как это достигается. Когда вы познакомитесь с хеш-функциями, цифровыми подписями, доказательствами работы и многими другими понятиями, то увидите, что технология Биткоин весьма эффективно предотвращает мошенничество, не требуя глобального запрета на активность какого-либо пользователя.

Страхование, Зеленая Л.Г., Ширманова Г.С., 2021.

   Учебно-методическое пособие по дисциплине «Страхование» предназначено для оказания методической помощи преподавателям, а также для обучения и самоконтроля студентов, изучающих курс «Страхование» в вузе по экономическим направлениям подготовки бакалавриата.

Финансовый менеджмент, Продвинутый уровень, Усанова Д.Ш., Хайруллин И.Г., Стрельник Е.Ю., Белоглазова Е.Е., 2023.

   Учебно-методическое пособие предназначено для использования в рамках изучения дисциплины «Финансовый менеджмент (продвинутый уровень)», которая должна быть освоена магистрантами первого курса обучения, обучающимися по направлению 38.04.01 – «Экономика (Аудит и финансовый менеджмент)». Пособие позволяет структурировать проведение занятий со студентами, а также способствует системному изучению предмета.

Корпоративные финансы, Продвинутый уровень, Усанова Д.Ш., Хайруллин И.Г., Стрельник Е.Ю., Белоглазова Е.Е., 2023.

   Учебно-методическое пособие предназначено для использования в рамках изучения дисциплины «Корпоративные финансы (продвинутый уровень)», которая должна быть освоена магистрантами первого курса обучения, обучающимися по направлению 38.04.01 – «Экономика (Аудит и финансовый менеджмент)». Пособие позволяет структурировать проведение занятий со студентами, а также способствует системному изучению предмета.

Государственный налоговый контроль, Учебное пособие, Орлова М.Е., Лизунова Е.Н., 2023.

В учебном пособии рассмотрены методические и правовые вопросы организации и проведения одного из важных направлений государственного финансового контроля - государственного налогового контроля; рассмотрены субъекты, принципы, методы, формы и стадии государственного налогового контроля с учетом современных тенденций развития данной сферы государственной деятельности. Сделан акцент на порядке применения мер ответственности за нарушение налогового законодательства. Учебное пособие может использоваться преподавателями и студентами при преподавании и изучении профильных экономических дисциплин: Государственный финансовый контроль, Государственный налоговый контроль, Организация и методика проведения налоговых проверок и др.

Учет и налогообложение субъектов малого предпринимательства, Семенихина Н.Б., Ветошкина Е.Ю., 2023.

   В настоящее время становится очевидным тот факт, что субъекты малого предпринимательства являются равноправными участниками экономических отношений. В Российской Федерации декларируется поддержка малого бизнеса на законодательном уровне, что выражается в форме налоговых преференций и послаблений. Это приводит к существенным различиям в организации и ведении учета по сравнению с компаниями среднего бизнеса и крупнейшими листинговыми компаниями.
Учебно-методическое пособие предназначено для проведения практических занятий и самостоятельной работы бакалавров, обучающихся по направлению 38.04.01 «Экономика» (профиль «Бухгалтерский учет, анализ и аудит») и имеет целью актуализацию бакалаврами знаний о формирования информации в системе бухгалтерского и налогового учета субъектов малого предпринимательства.