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Informatica e Modelli Matematici per la Finanza – prof. Enrico Angelelli

Management – sede di Brescia · Università degli Studi di Brescia · esame facoltativo · 9 CFU · canale unico

Testi d'esame di Informatica e Modelli Matematici per la Finanza del prof. Enrico Angelelli, canale unico, corso di laurea in Management – sede di Brescia (Laurea magistrale (LM-77)), Università degli Studi di Brescia, esame facoltativo · 9 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Angelelli – Informatica e modelli matematici per finanza; Angelelli – Esercizi di Informatica per la finanza; McKinney – Python for Data Analysis; Hilpisch – Python for Algorithmic Trading; Hilpisch – Python for Finance.

Informatica e Modelli Matematici per la Finanza – Prof. Enrico Angelelli Canale unico

Corso di laurea: Management – sede di Brescia · Laurea magistrale (LM-77) · esame facoltativo · 9 CFU

Brescia · Dipartimento di Economia e Management · 9 CFU · apri nel catalogo

Angelelli – Informatica e modelli matematici per finanzaVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Angelelli – Esercizi di Informatica per la finanzaVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Tutorial di Python

McKinney – Python for Data AnalysisVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Hilpisch – Python for Algorithmic TradingVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Hilpisch – Python for FinanceVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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From Idea to Cloud Deployment, Yves Hilpisch, O'Reilly,Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Mastering Data-Driven Finance 2nd Edition, Yves Hilpisch, O'Reilly,Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale richiesto per l’esame, disponibile nella comunità didattica del corso:

Argomenti del programma: L’insegnamento propone i seguenti contenuti: - Principali approcci algoritmici alla soluzione dei problemi; - Rappresentazione e analisi di algoritmi mediante funzioni, pseudocodice e diagrammi di flusso; - tipi di dato, strutture dati e modello degli oggetti in Python; - definizione di funzioni e utilizzo delle strutture di controllo; - introduzione alla libreria Pandas per l'acquisizione, organizzazione e analisi…

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