Watch Me Code: ジュリンのためのPythonデータ分析

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。

自分の業務にデータ分析、機械学習、AIなどを導入しなければならないが、Pythonプログラミングに慣れていない方のための講義です。データサイエンティストになるために必要なPythonの重要な機能を短時間で体系的に学びます。

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。

S&P 500のペアトレーディングの統計的アプローチをPythonで体系的に学習できます。専門的なデータ分析を通して、感情を排除した投資戦略の基礎を築きましょう。

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。

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

Pythonの基本文法と人気ライブラリの活用 ChatGPTを活用したPython文法とライブラリコード自動生成

プログラミング技術、アルゴリズム技術、統計分析技術に関する専門的な能力を養おう！

Pythonの基本を身につけた方がこの講義を見たら、どのようにPythonを活用できるかを学ぶことになります。

"なぜ私の自動売買は下落相場で崩れてしまうのか？" 私もまた、同じ悩みを深く抱えてきました。市販の自動売買ロジックの多くは強気相場で利益を出しているように見えますが、相場の色が変わった瞬間に対応力を失ってしまいます。私はこの問題を解決するために、過去2年間自ら研究したノウハウと最新のAI技術を結合させました。本講義では、マクロ経済と個別銘柄の流れを同時に読み取る'Transformerベースのディープラーニングモデル'を自ら設計し、これを無料のGPU環境で自動的に学習・デプロイする方法を学びます。特にヘッジファンドレベルの精巧なデータ正規化手法を導入し、単純な指標を超えてニュースの感情分析まで結合した'知能型総合スコアリングシステム'を構築します。ここにウォール街で20年のキャリアを持つトレーダーの眼識を移植した「AIセーフティゲート」を加え、買い注文の直前に人間のトレーダーの視点で最後の確信を上乗せします。単なる売買機能を超え、動的な利確・損切りロジック、8種類の自己復旧メカニズム、そしてSlackによるリアルタイムレポートまで加え、機関投資家レベルのアルゴリズムシステムの全工程を皆さんの手で直接実装することになります。

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。

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

データアナリストとして成長したい初心者の方のためのPython基礎講座です。 - データ分析をしたいけれどPythonを知らない方 - Pythonで機械学習を学びたい方 - ビッグデータ分析技師実技試験を準備している方 - Pythonで機械学習ベースのアプリケーションを開発したい方

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。

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。

Pythonクオンツ投資とともに、データに基づいた投資戦略を立て、戦略に従った投資を行ってみましょう。様々な資産配分戦略を実装し、最終的に自分だけの投資戦略を作り上げることができます。

* 100% 実践型カリキュラム：文法の勉強ではなく、データを直接扱う実習中心の構成 * 機械学習の先手必勝コース：AI学習前に必ず知っておくべき前処理技法を完璧に整理 * データ分析ツールマスター：Numpy（数値演算）、Pandas（データ制御）の核心機能を攻略 * 視覚化インサイトの導出：Matplotlib、Seabornを活用したデータ視覚化スキルの伝授 * 統計の基礎固め：データの特性を把握する基礎統計およびグループ分析技法の学習

Web上からデータを収集する方法を学び、機械学習の教師あり学習モデルを作成してみよう！

クォント投資のためのPythonトレーディングルームの作成Part 3では、ポートフォリオ理論と実戦投資に必要な概念とコードで実装する方法について学びます。パート1＆amp; 2では、金融データ分析のためのコード実装方法について主に学んだ場合、パート3では、クォント投資の重要な部分を占める＆＃x27;ポートフォリオ＆＃x27;について学びます。なぜポートフォリオを作るのですか？という疑問を持ってポートフォリオ理論を学び、これをPythonで実装したり、実戦ポートフォリオ投資に必要なコード実習も進めます。 その講義を通じて、あなただけのポートフォリオ投資に役立つことを願っています。

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。