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投資講義ではありません。証券データを通じたデータ収集、分析、可視化を扱います。多様なデータフォーマットを扱い、様々なテキスト前処理技法を習得します。時系列データの可視化技法やスケールの表現方法、株価データを解釈するためのいくつかの技法を扱います。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んでいく講座です。株価データを通じて学んだ内容を、時系列が活用される需要量、在庫量、販売量、トラフィック量などのデータの収集、分析、可視化に活用できるように構成されています。

非専門家や入門者の方が、ビッグデータ分析実技試験を短期間で取得できるようガイドします！ 理論は軽めに、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絞って集中的に学習します。

イディヤはスターバックスの近くに出店するという説がありました。果たして、イディヤとスターバックスの店舗立地にはどれほどの違いがあるのでしょうか？ 2013年から2019年までの不動産価格の変動トレンドは、マンションの分譲価格にも反映されているのでしょうか？ 私たちの街にはどのような公園があるのでしょうか？公共データポータルのデータをどのように活用すればよいでしょうか？公共データを通じて様々な形式のデータを扱いながら、Pythonと各種データ分析ライブラリに慣れることを目標とします。

この講義を通じてSQLとデータベースの理解、SQL文法、実際の活用のためのデータベース設計、プログラミングを通じたデータベース活用、データ分析活用事例まで習得できます。

無限に利益を生み出すアルゴリズム取引ボットを作成して、自動的に実行したいのですが、どこから始めればよいでしょうか?

基礎だけでは足りない実戦投資、10年目のクオンツによる機械学習のノウハウで、収益モデルを自ら構築してみてください。

プログラミングに触れていない初心者やPythonについてある程度理論知識がある方を対象にしており、実際のプロジェクトに基づいて講座の主な目的は、Pythonに対する関心と楽しさを感じることを追求します。このコースでは、Pythonでより多くのアイデアとより多くの楽しみを得ることを願っています。

最新のスタートアップで活用されているフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱えるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で素早く活用できる技術です。本講義では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを扱い活用できる技術まで学習します。

講師が初めて機械学習を学んだ際の失敗経験をもとに、機械学習を簡単に理解し、実際の問題に適用できるよう、既存の講義とは異なる新しい構成の講義です

Pythonベースのデータ分析ライブラリPolarsの基礎概念から、簡単なデータ処理および探索的データ分析(EDA)まで、データ分析に必要な技術を習得したい入門者や専攻学習者、Polarsを活用してみたい方を対象とした講義です。

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

Pandasでデータ分析、前処理、機械学習、ディープラーニングを活用していると、いつも使う機能ばかりを使いがちです。 このような核心的な内容だけを集めて整理したPandas Cheat Sheetがあります。厚い本でPandasを学ぶのに疲れてしまった方へ、たった2枚の文書でPython Pandasをお教えします。Pandas公式チュートリアルで提供されているCheat Sheetで、Pandasの核心機能を身につけてみましょう。

データ分析初心者向けに、Pythonデータ分析の全工程の基本スキルを習得する講座です。実際に現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者および開発者として、Pythonデータ分析の全プロセスを簡単に習得し、すぐに活用できるように構成しました。

データサイエンス、ビッグデータ、クローリングを学びたい方のために、 (1) 短時間で最も必要なPythonの核心文法を整理し、(2) 実践クローリングプログラミングを通じてPythonとクローリングに慣れていきます。

xlsxwriterチュートリアルで学ぶPythonエクセルプログラミングの基礎講座です。Pythonとエクセルを使用してデータを分析し、業務を自動化することができます。

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

エクセルデータをPythonでコーディング？！難しくありませんよ〜 一歩先を行く社会人になるのは時間の問題！

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matplotlibライブラリを利用したデータの可視化を扱う講義です。