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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?

SQLデータの分析方法について分析プロジェクトと理論を通じて、コアだけ簡単にピンセットのようにお知らせします。

データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

Pandasの主要機能をSQLと比較しながら学んでみましょう！

初心者向けの簡単な説明と、さまざまな実践プロジェクトを中心とした講義です。Web クロールと LangChain ツールを使用してデータを収集し、LLM を活用して要約、抽出、感情分析、推奨システムを扱います。

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。

デジタルマーケティングの基礎/入門講義です。データに基づいてデジタルマーケティングを設計する方法とさまざまな実務事例をカバーします。 14年間、デジタルマーケティング代理店から大企業のインハウスマーケティングまで、様々な分野のマーケティングを経験した話、教えてあげたい内容が盛り込まれました。デジタルマーケティング全般を理解したい方におすすめです。

時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

データアナリストの就職準備、どこから始めればいいかお困りなら、今回の9月セミナーでヒントを得ましょう！

Pythonを使って本番投資に役立つツールを作りたいですか？このレッスンでは、Python中級者向けの金融データ分析用のインタラクティブWebダッシュボードを作成し、深刻な定量化作業のためのペアトレーディング戦略について学びます。皆さんだけの有用な分析ツールを作って金融データをより強力に分析し、賢明な投資決定を下すのに役立つことを願っています。

Excel ではなく Python Pandas を使用すると、データ分析をより簡単かつ効果的に行うことができるという事実! 金融データ分析を通じて、Pandas ライブラリの基本的な機能と実務的な使用方法を学びます。

エクセル（Excel）を苦労している方に必ず知っておくべき核心だけを最短時間でお届けします。そして、資格証取得まで1席2組の効果。この機会にExcelの実務と資格の機会をつかみましょう。 Excelとは、他のOAプログラムとは異なり、機能や活用の面で複雑な部分が多いです。長時間講義をして積み重ねてきたノウハウを元に、エクセルの核心だけを扱っています。実務活用に関しては、短時間でExcel実務能力の向上とともに、実務から活用性の高いITQExcel資格取得まで一度に行うことができます。

さまざまな実用的なデータ分析ケースをSQLを通じて実装していきながら、データ分析能力とSQL活用能力を同時に向上させることができます。

Open APIとPythonを活用して、業務効率を向上させるために必要なスキルとノウハウを学ぶことができます。

5つの実践プロジェクトを通して、データ・機械学習Webアプリケーションの開発方法を学びます。PythonとStreamlitでWebアプリケーションを手軽に素早く制作し、デプロイできます。(2025年6月更新)

開発者の助けなしで、必要なデータを直接抽出することができます。簡単なクエリから Join まで、分析に必要なすべての内容を気兼ねなく取り入れられます。書籍「プランナーの SQL」の著者による直接指導で SQL を始めてみましょう。

中・上級SQLを習得し、実務レベルの実践的なデータ分析問題101問を一緒に解きながら、確固たるSQLデータ分析能力を築きます。

良いメンターがおらず奮闘しているジュニアPM/POに伝えたいことを詰め込みました。仕事のできるPM/POが使う様々な手法とメンタルモデル（Mental Models）を惜しみなくお伝えします。

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。

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。