投資に関する講義ではありません。証券データを使用して、データの収集、分析、および視覚化について説明します。さまざまなデータ形式を取り扱い、さまざまなテキスト前処理手法を習得します。時系列データの視覚化手法とスケール表現方法、株価データの解釈方法について説明します。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ぶ講義です。株価データから学んだ内容を、時系列が使用される需要量、在庫量、販売量、トラフィック量などのデータの収集、分析、視覚化に活用できるように構成されています。
クロールではなくウェブスクレイピング
FinanceDataReader を使用して、株価情報を本当に 1 行で収集する
Pandas コード 1、2 行でデータ収集
ブラウザのネットワークタブの理解に基づいて、複雑なコーディングなしでデータを収集する方法
JSON ファイル フォーマットの処理
時系列データの処理と、diff、shift を通じてさまざまな演算について学ぶ
日次収益率と累積収益率の計算
seaborn、plotly、pandas plot、matplotlib の違いと使い方
plotly、cufflinks を通したインタラクティブな視覚化手法
Pandas の filter、merge、concat、テキストの前処理方法
ETF、業界/テーマの全銘柄を収集して分析する方法
ボリンジャーバンド、MACD、RSI などの補助指標の実装と原理の理解
初心者向け PER、EPS、BPS、PBR、ETF、インバース、レバレッジ、ヘッジなどの用語の理解
証券データで学ぶデータA to Z、
収集 - 分析 - 可視化まで学びましょう！
皆さん、もしかして「信号と騒音」という本をご存知ですか？
私たちは、データ分析と視覚化を通じて、不確実な未来を予測し、洞察を見つけようとします。
そのため、数多くのデータの中の信号とノイズを見つけることがデータアナリストがすることでしょう。
この講義はまさにそのような観点から始まります。
まさに今も上がり下がる証券株価データをリアルタイムで受け取って分析するのです。
この講義では、データ収集/前処理 - 分析 - 可視化の3段階を経て、
👉 共感したら、今がまさにデータ基礎体力を打つ時です！
Pythonデータ分析ライブラリ、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。
カテゴリー型データ、数値型データにどのような違いがあるか、
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何ですか？
証券データを分析すると、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。
生きているデータで
データ分析
身につけたい方
Pythonを使った
データ分析に
入門したい方
データを収集し、
前処理する方法
身につけたい方
ボリンジャーバンド、MACD、
RSIなどの補助指標
実装/分析したい方
📢選手の知識を確認してください！
1つ、コード1つまたは2行でデータを収集する🧹
セレニウムなどの重いツールを使用してのみ収集できるように見えたWebページのデータを、ブラウザの[ネットワーク]タブを使用してコードを1行にまとめることができます。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。
二、動的可視化ツールもOK。 📈
このレッスンでは、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。動的なデータの視覚化により、静的な視覚化ツールだけでデータを表現するよりも、より広範囲で複雑な情報を効果的に伝達し実装できるようになります。
三、森を見る能力を育てますよ🧰
多くのツールを一度に習得するのは難しいです。コア機能だけ理解すればいいです。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恐れないでしょう。
ネット、便利に活用するライブラリー！ 💡
私たちが必要と感じる機能は、誰かが抽象化されたライブラリで作られていました。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。実際にデータを分析する際に便利に活用できます。
五、充実した実習資料を提供します。 💻
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します。説明が書かれた空のセルに直接コードを入力し、レッスンに従うことも、コードが書かれているファイルを介して実行し、実習を進めるか、レッスンをすべて聞いて空のセルを埋め、復習することもできます。
6、技術分析+補助指標まで！ 📖
証券会社HTS、MTSで見られる様々な補助指標（移動平均、ボリンジャーバンド、RSI、MACD…）を可視化したチャートに直接実装、表示してみながら、原理を理解できるプロセスが含まれています。さまざまな補助指標を直接実装して分析する方法を習得したい人に役立ちます。
Q. 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。
Q. Pythonでデータ分析と収集技術を学ぶのはなぜですか？
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。
Q. 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。これはもうPythonに任せて、もっと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。
Q. 講義を聞く前に準備すべきことはありますか？
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。
Q. 授業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なら、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。
Q. コンピュータの性能はどのくらいでなければ受講できますか？
4GB以上のメモリと残りの記憶スペースが20GB程度になるPCやノートパソコンであれば構いません。
Q. 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。
ARIMAなどの時系列モデルや機械学習やディープラーニングによる予測を希望する方：
データ収集、前処理、分析、可視化を主に扱います。将来のデータを予測するプロセスはありません。
自動売買を希望する方：
自動販売関連証券会社APIは使用しません。
データ分析を習得すれば、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講義ではなく、データ分析講義です。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。
InflearnプレビューまたはYouTubeチャンネルを通じて公開されたいくつかのクラスを最初に聞いて、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クラス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。
ナレッジシェアのパク・ジョはX Inflearnインタビュー
学習対象は
誰でしょう？
投資目的よりも証券データの分析と視覚化を習得したい方
生きているデータを使ってデータ分析を学びたい方
Python データ分析を始める方
データ収集方法を習得したい方
収集したデータを前処理する方法を学びたい方
ボリンジャーバンド、MACD、RSIなどの補助指標を直接実装して分析する方法
前提知識、
必要でしょうか？
Excel 形式の表の読み方（行と列の理解）
基本的な四則演算と中学校レベルの数学知識
平均、中央値、パーセンタイル、分散、標準偏差の理解
Python の文字列、数値、リスト、変数について理解する
19,345
受講生
811
受講レビュー
1,341
回答
4.9
講座評価
7
講座
Microsoft MVP(Python Developer Technologies)
네이버 커넥트 재단 부스트코스 데이터사이언스 강의 설계 및 교수자
서울대 빅데이터혁신공유대학, 서울대 평생교육원, 연세대 DX Academy, 한신대 ABC Camp, 한양대 대학원, 전남대,
한국능률협회, IGM세계경영연구원, 삼성SDS 멀티캠퍼스, 멋쟁이사자처럼, 패스트캠퍼스, 모두의연구소, 국립암센터 등 다수의 교육기관 및 기업 강의
다양한 도메인(제약, 통신, 자동차, 커머스, 교육, 정부기관 등)의 기업 데이터 분석
20년이상 게임, 광고, 교육 등 다양한 도메인에서 웹 백엔드 개발자 및 데이터 분석가 현업 경험
📚 도서
全体
121件 ∙ (21時間 43分)
講座資料（こうぎしりょう）:
11. [2/14]データのまとめ
07:39
23. [14/14]
18:06
全体
107件
4.9
107件の受講レビュー
受講レビュー 4
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平均評価 5.0
5
本当に最高の講義だと思います！多くの講義が入ってきましたが、パク・ジョは先生の講義のようにたくさん学び、役に立った講義は初めてだと思います！途中で自分自身を混乱させる文法があるので、＆quot;まあ…それはなぜそうですか？＆quot;と考える時がありますが、先生が概念説明をしてくださった後、映像でまさにこのような文法はなぜできませんか？という質問をくださる方が多いのですが"と私が気になったものをそのままつかんでくれていて、毎回びっくりして授業を聞いた記憶が出ています。悩んでいる皆さん、後悔しない選びましょう！悩んでいればすぐパクジョは先生講義申請してください!!!! 5つ星！
受講レビュー 155
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平均評価 5.0
受講レビュー 5
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平均評価 5.0
受講レビュー 3
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平均評価 5.0
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平均評価 5.0
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