
実戦ドッカー:ドッカーで自分だけのディープラーニングクラウドコンピュータを作る
danielyouk
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。
초급
Docker, Virtualization, Python
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。
受講生 165名
難易度 初級
受講期間 無制限

学習した受講者のレビュー
5.0
luca
こんにちは。授業はよく聞きました。たくさんの準備をしてくれたので、内容も満足していました。パート2講義が期待される講義でした。 私の背景知識を説明すれば、プログラミング言語でJava、Cotlinは使えると思いますが、Pythonは今回初めて触れた状況です。またオブジェクト指向は知っていますが、データ分析とか統計の方はほとんど知識がない状況でこの講義を受講することになりました。 私にとっては正直なところ、とても見知らぬ概念なので、なかなか難しく感じられ、何度も振り返らなければ少し慣れてしまいそうです。しかし、講義を聞く中で深みが感じられ、繰り返し学習してこれを取り除くことができれば、とても有用な講義を聞いたようだと思いました。 私のような場合は、講義の中で知らない概念(e.g. Pythonの概念、ジュピターノートブック、zscoreなど)がかなりあったら、別に検索してみて学習しました。一川ずつコードに沿ってみながら勉強したのですが、一つ残念だったのが前の川まで学習していたコードが、次の川の始めから少し変わっている部分があったようで、一緒にしてみながら学習するときに混乱する部分がありました。しかし、説明をよくしてくれて資料も上手くなっていて、Pythonを知らないが一行一行ずつ読んでみると理解できました。 また問題があり、講師様にお問い合わせいただいた時のようにグーグルミットを通じて解決していただくことなど非常に親切にお知らせいただきありがとうございました。 私には内容そのものが少し難しかったのですが、ある程度Pythonやデータ分析に知識がある方が聞くと、はるかに理解も早くていいと思います。 内容は本当に良いと思います。 ますます良い講義をしていきそうだと思い、2番目のパートも受講する予定です。
5.0
impact
準備たくさんのゴクール講義。他には見られなかった斬新な内容で良かったです。じっくり説明してくれて難しくないように追いつくことができました。
5.0
BW J
じっくり説明してくれて理解しやすいですね。
金融データ統計分析
Plotlyを活用したインタラクティブな可視化
Pythonにおけるオブジェクト指向プログラミング
Pandas 時系列分析
データ並列処理による解析の高速化
Anaconda を活用した Python パッケージ管理
学習対象は
誰でしょう?
Pythonで統計的に金融データを分析したい方
オブジェクト指向を適用してPythonスクリプトをtidy(綺麗)に書きたいデータアナリスト
英語を読解するように、基礎プログラミングの読解(例:for loop文)ができる方。
前提知識、
必要でしょうか?
基本的なプログラミング読解能力(例:loop文)
644
受講生
67
受講レビュー
74
回答
4.9
講座評価
7
講座
LLMベースのAI企業でPod Leadとして活動
ソウル大学 機械航空工学部卒業
欧州所在の大学院で機械航空工学修士修了
ドイツ所在の工学研究機関にて博士課程の研究に従事
欧州の大手エネルギー企業でのSenior Data Scientist経験
英国のエネルギーコンサルティング企業にてSenior Consultantとして活動
Databricksベースのデータエンジニアリングプロジェクトを遂行
Kaggle 株式取引 AI コンペティションで上位 3% の成果
AI Agent開発チームリーダーとして現在活動中 Development Team Lead
全体
52件 ∙ (6時間 3分)
講座資料(こうぎしりょう):
9. Azure アカウントのアップグレード
03:33
全体
25件
5.0
25件の受講レビュー
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
5
こんにちは。授業はよく聞きました。たくさんの準備をしてくれたので、内容も満足していました。パート2講義が期待される講義でした。 私の背景知識を説明すれば、プログラミング言語でJava、Cotlinは使えると思いますが、Pythonは今回初めて触れた状況です。またオブジェクト指向は知っていますが、データ分析とか統計の方はほとんど知識がない状況でこの講義を受講することになりました。 私にとっては正直なところ、とても見知らぬ概念なので、なかなか難しく感じられ、何度も振り返らなければ少し慣れてしまいそうです。しかし、講義を聞く中で深みが感じられ、繰り返し学習してこれを取り除くことができれば、とても有用な講義を聞いたようだと思いました。 私のような場合は、講義の中で知らない概念(e.g. Pythonの概念、ジュピターノートブック、zscoreなど)がかなりあったら、別に検索してみて学習しました。一川ずつコードに沿ってみながら勉強したのですが、一つ残念だったのが前の川まで学習していたコードが、次の川の始めから少し変わっている部分があったようで、一緒にしてみながら学習するときに混乱する部分がありました。しかし、説明をよくしてくれて資料も上手くなっていて、Pythonを知らないが一行一行ずつ読んでみると理解できました。 また問題があり、講師様にお問い合わせいただいた時のようにグーグルミットを通じて解決していただくことなど非常に親切にお知らせいただきありがとうございました。 私には内容そのものが少し難しかったのですが、ある程度Pythonやデータ分析に知識がある方が聞くと、はるかに理解も早くていいと思います。 内容は本当に良いと思います。 ますます良い講義をしていきそうだと思い、2番目のパートも受講する予定です。
Lucaさん!とても大切な受講評に感謝します。 Lucaさんとグーグルミットで会った時、すごい実力者であることをすでに感じることができましたが、すでにJava、コトリンをお使いですね! 教えてくださった内容、コードが川の真ん中で若干異なる部分はrenewalの際に反映させていただきます。あまりにも私に改善点を教えてくれた大切な講義評です。 まだ新世紀の講師だと思ってアイデアはたくさんありますが、まだ私のアイデアを講義化するのに私も私の速度を追いかけていません。 パート2講義でも私たち一生懸命一度走ってみます。 ダニエルドリーム
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
5
準備たくさんのゴクール講義。他には見られなかった斬新な内容で良かったです。じっくり説明してくれて難しくないように追いつくことができました。
impactさん!ありがとうございます。講義者は結局、受講生の方々の励ましで次の講義を生み出す力を得続けるようです。私の以前の講義でも受講評を残してくれたようですが.. とても感謝します。 impactが難しくないように従うことができたのはすでに実力者であるようです。 講義を準備しながら、できるだけ実戦のように構成しようとすると、難易度が高まるしかないジレンマを発見したりします。それでもまたimpact様のような方には難易度のある講義が必要になりそうです。 講義が難易度があることを認めることもありますが、本当に丁寧に作りましたので、受講中に難しい部分はいつでも質問してください。 ファイティングです! ダニエルドリーム
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
難しい内容なのですが、初級者の立場でじっくり説明してくださると役に立ちます。何度も繰り返し聴こうと思います。
フレンドリーな受講評 ありがとうございます。
受講レビュー 49
∙
平均評価 4.9
¥6,799
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