一生使えるデータ駆動型投資法 with Pythonクオンツ投資

Python（Python）とパンダス（Pandas）ライブラリの重要な概念をすばやく習得できるレッスンです。

この講義では、推薦システムの核心アルゴリズムから実践的な実装まで扱います。 - コンテンツベースフィルタリング - 協調フィルタリング、ディープラーニングベースの推薦モデル実装 - Two-step recommender systems 実装 - PyTorch/RecBole 活用した実習 - 現場のノウハウと推薦結果の可視化まで

この講座では、Tensorflow を活用してディープラーニングを学習します。線形回帰、ロジスティック回帰、ソフトマックス回帰モデルを学び、最後にファッション画像を分類できる MLP モデルを作成します。

私が好きなユーチューバーのグルメマップを作成しながら、フロントエンド、バックエンド、Kakao Map API の使用方法、公開までを一度に学べるフルスタックグルメマップの講義です。

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。

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。

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。

特許ビッグデータの収集、分析、視覚化で、従来知られていなかったビジネスと技術変化のシグナルを見つける方法を扱っています！

AIであなたの株式投資を革新しましょう！この講義では、ナスダック上位25銘柄をターゲットにした、実際に稼働するAI自動売買システムを自ら作成します。韓国投資証券のAPIを活用し、模擬投資で経験とノウハウを積み、実口座でAI株式自動売買を行える特別な機会を提供します。株の初心者でも問題ありません。株式の基礎概念や米国株をすべき理由を分かりやすく解説し、すべてのソースコードとリモートサポートまで提供いたします。今から今後60年、私たちの人生において投資は必須です。あなたと共に歩むAI投資パートナーを、自分の手で作ってみてください！

PythonベースのWebクロール技術を習得し、Webページからデータを収集し、これを基に業務でのデータ収集と分析能力を向上させるためのプロセスです。

ビッグデータ分析実技試験の最大の難関であるGoorm（クヌム）環境を、アルゴランが提供する実習プラットフォームで完璧に備えます。作業型1・2・3類型の過去問題を実際の試験環境と同じ方式で繰り返し実習し、コードの暗記ではなく試験会場での感覚を体得します。 ColabやJupyterとは異なる環境で、手が先に動くように訓練する実践中心の講義です。

Pythonを通じたデータ分析手法を理解し、様々な形式のデータを自ら分析・可視化して、データストーリーの概要をまとめてみよう！

ビッグデータ分析技術の種類と分析のためのPythonライブラリを紹介し、統計的分析技術と機械学習分析技術の基礎について紹介しよう。

オークション専門家のブガッティ・キムが、複雑な法律用語を使わず、分かりやすく実践的に教える不動産競売入門講座です。物件探しから落札、明け渡し、収益化までの全過程を、実戦経験に基づいた核心的なヒントで学び、競売を通じた不動産投資への恐怖心をなくし、自信を得ることができます。

中級Pythonプロセスは、関数型プログラミング、メタプログラミング、例外処理、オブジェクト指向プログラミングなどの高度なトピックをカバーしながら、Pythonの理解を深めるように設計されています。

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、実際の問題に応用できるよう、従来の講義とは異なる形で新たに構成した講義です。

このレッスンでは、Python（Python）を活用して、さまざまに動作するサイトからデータを取得（クロール）するテクニックについて学び、それを応用して実践に直面するさまざまな例に直接適用します。これにより、与えられたコードをコピーして貼り付ける方法の一次元的な業務自動化ではなく、Webが動作する基本原理の理解に基づいた実践問題解決中心の技術について学び、これにより皆さんは今後どのサイトでもデータを収集して処理する能力を持つことができます。また、この過程で発生するさまざまな例外状況をどのようにコードで解決するかについての学習を行い、最終的には日常で発生するさまざまな問題をプログラム的思考で解決して自動化することができます。

このレッスンでは、収益を見ることができるロジックを作り、ビットコインをそのロジックに合わせて取引所を通じて買い売りさせ、取引の結果をテレグラムで受け取るプログラムを作ります。

複雑な分析と予測を効率的に進める機械学習について理解し、実習するコース！ 難しくて複雑そうに思えた機械学習も、マソキャンパスの<Python機械学習>と一緒なら、簡単かつ楽しく核心を習得することができます。

本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

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。

AI技術が金融産業全般にもたらした変化を、フィンテック、投資、信用リスク、不正検知など、さまざまな事例を通じて探ります。Pythonライブラリを活用した実習により、金融AIの適用方法と戦略的インサイトを理解し、生成AIを金融サービスに安全に統合する方法を学習します。

非専門家の目線で、32種類のデータ視覚化手法を非常に素早く、分かりやすく解説します！

空のスターターアプリから始め、銘柄フィルタリング、VCPパターン分析、需給追跡、バックテスト、AIコメント、Telegram通知まで、65個のノードを自分で追加しながら、実際に動作する投資分析ワークフローを構築します。AIが生成したコードを実際のアプリ機能に接続し、韓国市場と米国市場を網羅する自分だけの分析パイプラインを完成させる実践型講座です。