Fondamenti di machine learning per la finanza aziendale
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Questo libro offre un'introduzione chiara e rigorosa all'uso del Machine Learning nella finanza aziendale. Spiega come le aziende siano passate da bilanci, indici e fogli di calcolo a modelli predittivi in grado di anticipare le vendite, stimare la liquidità, classificare i rischi, individuare le frodi e supportare le decisioni strategiche. Senza richiedere conoscenze avanzate di programmazione, l'opera combina teoria finanziaria, scienza dei dati, etica dell'intelligenza artificiale, casi di studio e codice riproducibile in Python e R. Il suo approccio è accademico, ma accessibile: pensato per studenti universitari, imprenditori, analisti finanziari e giovani professionisti che desiderano comprendere la trasformazione digitale della finanza senza perdere il senso critico umano. Il messaggio centrale è diretto: gli algoritmi non sostituiscono il giudizio finanziario; lo ampliano, lo mettono alla prova e costringono a documentarlo meglio.
Questo libro offre un'introduzione chiara e rigorosa all'uso del Machine Learning nella finanza aziendale. Spiega come le aziende siano passate da bilanci, indici e fogli di calcolo a modelli predittivi in grado di anticipare le vendite, stimare la liquidità, classificare i rischi, individuare le frodi e supportare le decisioni strategiche. Senza richiedere conoscenze avanzate di programmazione, l'opera combina teoria finanziaria, scienza dei dati, etica dell'intelligenza artificiale, casi di studio e codice riproducibile in Python e R. Il suo approccio è accademico, ma accessibile: pensato per studenti universitari, imprenditori, analisti finanziari e giovani professionisti che desiderano comprendere la trasformazione digitale della finanza senza perdere il senso critico umano. Il messaggio centrale è diretto: gli algoritmi non sostituiscono il giudizio finanziario; lo ampliano, lo mettono alla prova e costringono a documentarlo meglio.
AmazonPages: 60, Paperback, Edizioni Sapienza
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