실전 데이터 사이언스 Part1. 파이썬 입문

企業のデジタル変換（DT）、人工知能（AI）の導入は、機械学習モデルの構築から始まります。ただし、機械学習技術の範囲は非常に広く、最適な方法を選択するには基本的な概念を明確に理解する必要があります。この講義では、機械学習の基本概念を明確に理解するために必要な重要な内容を5つの例を中心に紹介します。

ビジネス実践では、データナビゲーション（EDA）、データクリーニング、スケーリング、異常値処理、対数変換、カテゴリエンコーディングなどが必要な理由と、どのように対処する必要があるかを学びます。また、テーブルデータの結合、（非定型）時系列データの処理方法を学びます。

これで、Pythonの結果をWebページとして表します！ Pythonだけを使って自分だけのWebページを作ることができます。データ分析、機械学習など、Pythonで作成した結果をWebページで確認できるInteractive DashBoardを作成する機会です！

基本的なプログラミング言語、Pythonを使って仕事を効率的に処理する方法を学びます。

投資に関する講義ではありません。証券データを使用して、データの収集、分析、および視覚化について説明します。さまざまなデータ形式を取り扱い、さまざまなテキスト前処理手法を習得します。時系列データの視覚化手法とスケール表現方法、株価データの解釈方法について説明します。この講義は、データ分析を通じてインサイトを得る方法を学ぶ講義です。株価データから学んだ内容を、時系列が使用される需要量、在庫量、販売量、トラフィック量などのデータの収集、分析、視覚化に活用できるように構成されています。

講師が初めて機械学習を学んだ際、失敗した経験をもとに、機械学習を簡単に理解し、実際の問題に応用できるように、既存の講義とは異なり、新しく構成された講義です。

中級Pythonプロセスは、関数型プログラミング、メタプログラミング、例外処理、オブジェクト指向プログラミングなどの高度なトピックをカバーしながら、Pythonの理解を深めるように設計されています。

非専攻者、入門者がビッグデータ分析技士実技を迅速に取得できるようご案内します！ 理論は軽く、実践は確実に。複雑な背景知識がなくても、過去問を中心に試験に必ず出るポイントだけを集中学習します。

本授業では、PythonのPandasライブラリを活用して、さまざまな形の金融データを分析して処理する原理と方法について学び、これを実戦に直面できる状況に適用してみて、最終的には財務諸表データに基づくバックテスト（backtesting）を実装する方法ベース）について学びます。その結果、投資ロジックの検証や根拠なしに、単に他人が良いということだけに従う＆＃x27;パッシブ投資家＆＃x27;として活用してデータから自由自在に抽出して定量的に分析できる自己主導的で能動的な投資家になることができます。

この講義は、Pythonでデータベースの株式クォントを投資するPart1の後続講義であり、part1講座がintroduction感に近づいた場合、part2は実戦戦略の実装とクォント投資開発の全体的なフロー経験が中心となる深化講義です この授業では時系列データを扱うadvancedなパンダス（Pandas）テクニックと、それに基づいてシグナルベース戦略とさまざまなサイクルで資産の比重を調整する必要がある静的/動的資産配分戦略を実装する方法について重点的に取り上げ、戦略実装にとどまらず、さまざまな投資戦略を最小限のコード修正で直接検証してバックテストする 'コードのフレームワーク化'と、これを拡張して実戦投資まで続くように改善の仕方、そしてこの過程で注意すべき事項についても学びます。数学的に深く取り上げて市販の投資書籍やブログ、youtubeなどでは見られなかった最高のPython(Python)クォント投資フローを体験できます。

クォント投資のためのPythonトレーディングルームの作成Part 3では、ポートフォリオ理論と実戦投資に必要な概念とコードで実装する方法について学びます。パート1＆amp; 2では、金融データ分析のためのコード実装方法について主に学んだ場合、パート3では、クォント投資の重要な部分を占める＆＃x27;ポートフォリオ＆＃x27;について学びます。なぜポートフォリオを作るのですか？という疑問を持ってポートフォリオ理論を学び、これをPythonで実装したり、実戦ポートフォリオ投資に必要なコード実習も進めます。 その講義を通じて、あなただけのポートフォリオ投資に役立つことを願っています。

Pythonを使用するための基礎を築き、データ分析の問題を解決しましょう！

ChatGPTを利用したデータ分析とパンダス活用方法を学習できる講義です。 ChatGPTが作成した変化した未来を事前に体験してください。

PythonベースのWebクロール技術を習得し、Webページからデータを収集し、これを基に業務でのデータ収集と分析能力を向上させるためのプロセスです。

このレッスンでは、Python（Python）を活用して、さまざまに動作するサイトからデータを取得（クロール）するテクニックについて学び、それを応用して実践に直面するさまざまな例に直接適用します。これにより、与えられたコードをコピーして貼り付ける方法の一次元的な業務自動化ではなく、Webが動作する基本原理の理解に基づいた実践問題解決中心の技術について学び、これにより皆さんは今後どのサイトでもデータを収集して処理する能力を持つことができます。また、この過程で発生するさまざまな例外状況をどのようにコードで解決するかについての学習を行い、最終的には日常で発生するさまざまな問題をプログラム的思考で解決して自動化することができます。

Web上でデータを収集する方法を学び、機械学習の指導学習モデルを作成しましょう！

xlsxwriter チュートリアルで学ぶPython Excelプログラミングの基礎講座です。 PythonとExcelを使用してデータを分析し、仕事を自動化できます。

このコースは、Pythonを使用した機械学習の数学と統計の基本的な内容を実践するプロセスです。機械学習とディープラーニングにはプログラミング能力も必要ですが、原理を理解するために数学的背景が必要です。このプロセスにより、人工知能に必要な基礎数学をじっくり身につけることができます！

複雑な分析と予測を効率的に進める機械学習について理解し実践するプロセス！ 難しく複雑なようだったマシンラーニングも、マソキャンパスの<Pythonマシンラーニング>と合わせれば、簡単で楽しくコアを悟ることができます。

インフラン累積受講生10,000人以上、豊富なオン/オフライン講義経験を持つデータリアンの推薦システム入門講義。 推薦システムの基礎理論を学び、映画データ分析を一緒に練習してみます。

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

いよいよ皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、次々と確率と統計の原理について学びます。