Clean explanations, well-organized practice materials
This is the best lecture

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This is not an investment lecture. It covers data collection, analysis, and visualization using stock market data. You will work with various data formats and learn various text preprocessing techniques. It covers visualization techniques for time-series data, methods for representing scales, and several techniques for interpreting stock price data. This course is about learning how to gain insights through data analysis. It is structured so that the concepts learned through stock price data can be applied to collecting, analyzing, and visualizing other time-series data such as demand, inventory, sales, and traffic volume.

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2026 새해 복 마🐴니 할인

Finding Signals and Noise through Python Stock Data Collection and Analysis

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。

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

플로틀리

Plotly

판다스

Pandas

넘파이

Numpy

씨본

Seaborn

Pythonによる証券データの収集と分析でシグナルとノイズを見分ける

(1) 証券データでシグナルとノイズを見つける

(2.1) KRX全銘柄の収集

(2.2) KRX全銘柄分析

(3.1) FinanceDataReader で日次相場を収集

(3.2) 複数銘柄の収益率比較

(3.3) ウェブクローリング？ウェブスクレイピング！コード数行で株価を直接収集する

(3.4) plotlyによる日別相場の可視化

(4.1) ETF全銘柄の収集

(4.2) ETF全銘柄収集データの前処理

(4.3) ETF全銘柄分析

(5.1) 業種/テーマ収集

(5.2) 業種/テーマの前処理

(5.3) 業種・テーマ分析

(6.1) テクニカル分析と補助指標

(6.2) 変動性指標 - ボリンジャーバンド

(6.3) モメンタム指標 - RSI

(6.4) トレンド指標 - MACD

(6.5) cufflinksを通じたpandasとplotlyの生産性向上

ここまで来られたことをお祝い申し上げます！