Анализ 50-летних данных по ипотечному кредитованию в США (анализ данных на Python)

Описание: #ипотечныеставки #python #финансоваяаналитика #экономикаиспользования

Здесь мы анализируем данные по ипотечным ставкам в США с помощью Python. Мы взяли данные по ипотечным ставкам за 50 лет (30 лет). Мы видим, что самая высокая ставка была в 1980-х годах, когда она составляла около 18%, тогда как в последнее время ставка опускалась до 3-4%.


Присоединяйтесь к этому каналу, чтобы получить доступ к бонусам:
   / @analyticsuniversity  

#финансы #машинноеобучение #наукаоданных
Для курсов по моделированию кредитного риска, анализу рыночного риска, маркетинговой аналитике, аналитике цепочки поставок и проектам в области науки о данных/машинного обучения обращайтесь по адресу [email protected]

Учебные материалы: http://analyticuniversity.com/
Полный курс по науке о данных: http://bit.ly/34Sucmb
Доступ ко всем курсам Coursera Plus за 400$: https://bit.ly/2ZL51Dd
Курсы со скидкой на Udemy (за 11$): http://bit.ly/2LYU6hp
Бесплатный доступ к Skillshare: http://bit.ly/2thklJu

Coursera:
Наука о данных: http://bit.ly/37nABr6
Наука о данных на Python: http://bit.ly/2ZK5oMm

Рекомендуемые книги по науке о данных на Amazon:
Python для науки о данных: https://geni.us/PythonDataScience
R для науки о данных: https://geni.us/DataScienceR
Машинное обучение с использованием TensorFlow: https://geni.us/MLinTensorflow
Наука о данных с нуля: https://geni.us/DataSciencefromScratch
Программирование на Python: https://geni.us/LearnPython
Искусственный интеллект: https://geni.us/LearnAI
Визуализация данных: https://geni.us/DataViz