公共データでPythonデータ分析を始める

こんにちは。講座を受講してくださった方々に感謝します。

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📈証券データで信号と騒音を探す

現在も上り下りする株価データをリアルタイムで受け取り分析します。
誰かが収集したデータを使用せずに直接収集できる方法を学びます。
前処理する方法を学びます。
業務や研究に使用するデータ分析方法を身につけて適用してみることを目的としています。

📊証券データでデータ分析を学ぶのは良い理由

Pandasが証券会社で働くクオントによって開発されたことを知っていますか？
証券データは、さまざまな分析方法、式、統計などを適用してみることができるデータです。

数十、数百ページのウェブサイトの内容をエクセルに貼り付けなければならないなら？
収集したデータがあまりにも汚れていて、どこから手をつけるべきかわからないとしたら？

カテゴリー型データと数値型データにはいくつかの違いがあります
データの信号とノイズを見つけるための適切な可視化方法は？
さまざまなフォーマットのデータを扱う方法を学ぶことができます。

移動平均、ボリンジャーバンド、MACD、RSIなどの技術的分析を直接実装してみたり
すでに実装されているライブラリを介してコードを1つ2行で描画します。
技術分析の原理を理解し、
HTSやMTSで見ているように、チャートを実装してみます。

⚡️川の特徴 

🧹セレニウムのような重いツールを使ってこそ収集できそうだったウェブページのデータを
ブラウザの[ネットワーク]タブを使用して、1行または2行のコードで収集する方法を学びます。
仕事や研究に必要な情報を直接収集して分析することができます。

📈静的な視覚化ツールだけでなく、動的な視覚化ツールの使い方を学びます。

🛠多くのツールを一度に習得するのは難しいです。
さまざまなツールを使用しても、コア機能だけを理解すると
ツールが変わっても文書を見て理解できる方法を知れば
新しいライブラリが登場しても怖くないでしょう。

💡私たちが必要だと感じる機能は誰かが抽象化されたライブラリで作っておきました。
新しいツールをインストールして習得する方法を学びます。

🛠学習スキルの紹介

🐼Pandas ：Pythonの代表的なデータ分析ツールで、金融データ分析のために作成されました。
🧮Numpy ：Pythonの数値計算ツールです。
📊 matplotlib ：Pythonの代表的なデータ可視化ツールです。
📊 seaborn : matplotlib を使いやすく抽象化した高レベルの可視化ツールで基本的な統計演算を提供します。
📊 plotly ：高レベル、低レベルの可視化機能を提供し、インタラクティブな可視化が可能です。
📊 cufflinks : plotlyとpandasを強力につなぐ生産的なツールです。
📈 FinanceDataReader ：コードは、1つまたは2行で金融データを収集するためのツールです。
🌏 Requests ：WebページのソースコードをHTTP通信で受け取ることができるツールです。
🔍 BeautifulSoup4 ：Webページのソースコードから必要な情報を取得するためのツールです。
⏰ tqdm : データ収集や前処理に時間がかかる作業の進行状況を確認できます。

📊さまざまな可視化ライブラリの使い方と違い

画像ソース：https://pyviz.org/overviews/index.html

💻  コードが入力されていないファイル（input）と入力されたファイル（output）の2つの練習資料を提供

説明が書かれた空のセルに直接コードを入力し、1行1行のレッスンに従ってください。
コードが書かれているファイルで実行し、練習を進めることもできます。
講義をすべて聞いて空のセルを埋めながら復習してみることもできます。

📈HTS、MTSで見られる補助指標（移動平均、ボリンジャーバンド、RSI、MACD）を直接実装して原理を理解する

🙋‍♀️ 予想される質問 Q&A

•非専攻者も聞くことができますか？
データ分析は専攻/非専攻を問わず身につけておくと活用するところが多いです。 Excelの代わりにPythonを使ったデータ分析技術を学んでおけば、仕事や研究に多様に使ってみることができます。既にその内容でオフラインカリキュラムを通じて開発外職軍に企業講義を進めています。現場で困難を感じている部分について様々なインタビューを行い、カリキュラムを補完しました。分析と可視化のためのコア機能を身につければ、業務効率を高めるのに役立ちます。

•なぜPythonでデータ分析と収集技術を学ぶのですか？
エクセルはどんな仕事をしても会社員の必須スキルの一つです。しかし、Excelには読み込むことができるデータのサイズやタイプなどの制限がありますが、Pythonを通じて習得すれば、さまざまなフォーマットや大容量データも扱えるようになります。

•データ分析と収集技術を学ぶことは何ですか？
必要なデータを収集するためにページごとに引き渡され、ドラッグドロップとコピーペーストで何度も何度も何度も何度も何度も何度もやり直す必要があります。こういうことはもうPythonに任せ、⏰もう少し生産的な仕事に時間を投資したり休憩🧘‍♀️を取ることもできるでしょう。

•講義の受講後は何ができますか？
業務や研究で発生するデータを直接収集、分析視覚化し、生産量、在庫量、販売量、トラフィック量などに適用してみることができます。本人が投資している株価の業種やテーマ、ETFを分析する用途でも可能ですが、講義で投資意見を提示しません。

•講義を聞く前に準備する必要がありますか？
Pythonの変数、数字、文字、リストなどの概念を理解していれば役立ちます。また、平均、中央値、分散、標準偏差、百分位など中学校レベルの数学知識が必要です。

•クラスの内容をどの程度レベルまで扱いますか？
証券データを収集、前処理、分析、可視化します。 Pythonの基礎から中級までのスキルを扱います。 業種テーマ情報収集からは難易度がたくさん上がります。企画、マーケティング、営業、運営など多様な職群でデータ分析を直接活用してみることを目指します。 プログラミングが初めての場合は、講義の半ばからは難しく感じることがあります。こういうときは講師が提供している資料の中でファイル名の末尾にoutput という名前の完成したファイルを回して、すぐ下にコードセルを作って同じようにしてみることをお勧めします。

•コンピュータのパフォーマンスはどのくらいでなければなりませんか？
4G以上のメモリと残りのストレージスペースが20G程度のPCやノートパソコンであれば構いません。

•授業内容を個人のブログや羽毛にまとめて公開してもいいですか？
該当講義の羽毛に著作権表記がされています。まとめて公開するときはソース表記をしてください。

⚠️受講前確認してください。

データ分析を学ぶと、証券市場で大きな収益を得ることができると期待される方
この講義は証券投資の講義ではなく、データ分析の講義です。残念ながら、投資に関連するスキルを期待している場合はがっかりすることができます。また、講義で学んだ分析技術を通じて投資をしたとしても、投資損失に対する責任は投資家にあります。

インフラストラクチャのプレビューまたは知識共有者のYouTubeチャンネルを通じて公開されているいくつかの講義を最初に聞いて、受講するかどうかを決定してください。
受講前にいくつかの講義をプレビューできます。希望の学習方向であることを確認してください。また、ご不明な点は受講前のお問い合わせを通じてお問い合わせください。

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アーリーバード期間中30％割引予定です！

ありがとうございます。