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仕事をよりよくしたいデザイナー、サービス企画者、PMなら必須講義！デジタルプロダクト、産業、ユーザーのジャーニー別にどんなことを知るべきかを実際の事例に基づいてお知らせします。

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Inflearn 知識共有者の申請まではしたが、講義の製作があまりにも大変です。それでは、知識共有者カン・ヨンファの講義制作ノウハウを一度聞いてみてはいかがですか？

[インスピレーションノート]作者スンヒと一緒にする日常のインスピレーションを見つける方法から ブランドマーケターでスンヒ様に気になるものまで！

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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。

大学入試、インディーゲーム開発に必要な創作企画書の作成方法を学ぶことができます。企画書の特性上、高い実務知識を要求しないため、公募展、政府支援事業に有利な企画書を作成することができます。また、商用化されたRPGゲームの詳細な逆企画書も練習できます。

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。