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(無料) Pythonで行う株価データ分析入門(金融/クオンツ)

株価データ分析初心者のための講座です。 Pythonを活用して株価データ分析に入門してみましょう!

難易度 入門

受講期間 無制限

  • HappyAI
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学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.7

5.0

이원준

32% 受講後に作成

復習になって良いですね

5.0

최용원

32% 受講後に作成

とても参考になりました。ありがとうございます。

5.0

jujufather

32% 受講後に作成

初心者なのに本当に理解しやすかったです。

受講後に得られること

  • パイソン基礎文法を活用して株価データを扱う方法

  • パンダスを活用したデータを扱いたい方

  • 株式データ分析を初めて触れる方

「初心者がこのレッスンを聞くと、株価データの分析に関する大胆さを排除できます。」

こんにちは私はAI開発者であり、データ分析家のイ・ジンギュです。

📖私は2年前だけでも株価データ分析を扱うことは全く知りませんでした。

データベースの投資を勉強してみようかという考えにいくつかの本を勉強してみましたが、難しい株価用語などを冗長に説明した本のためにとても苦しくなりました。

ああ、こういう時、入門者のために必ず必要な内容だけ案内された講義がないだろうか?

ある程度株価データ分析を勉強したころ、入門者の方にとって本当に必要な内容ということについて知りました。

現在、株価データ分析入門者の方は、いくつかの講義や本を探して勉強していますが、難しい株価用語やコーディング文法などで多くの時間を迷っています。

初心者の方々が私のように迷わず時間を節約できる講義を準備しました。

私と一緒に迷った方々のために市中の株価データ分析本11巻を参考にしてこの講義を作りました。

入門者のために必ず必要な核心的な内容だけを盛り込んだ講義をオープンすることにしました。

まさにこの講義を通じて、早い時間内に株価データ分析の基本枠を握ることができます!

 📖初心者の方は何時間も迷う必要はありません。

📖株価データ分析を初めて始め、興味をお持ちの方のための講義です。

📚文科生、非専攻者の方々が株価データ分析に入門する際に迷わないようにするスケルトンをつかむ講義です。

株価データ分析の第一歩!

株価データの分析

この講義では、Pythonを通じて株価データを扱う基礎方法を簡単に説明し、Googleのコラボ実習を通じて学習内容をすぐに適用できるように案内します。

データ駆動型株価分析に関心のある入門者

データベースの株式投資に興味はありますが、Python
よくわからない悩みの初心者

Pythonスクリプトを書いてデータ駆動型投資に入門したい人

📖本講義は、Pythonと一緒に株式データを扱うことができる講義です。

Python初心者のための基礎株式データの取り扱い入門講義(クアント投資入門)講義です。

Python基本文法から始めて、簡単な株式データ分析方法まで学習してみることができます!

実際の株価データで分析実習を進め、データベースで株価を見る目を覚ますことができます!


株価データ分析用
自信を育ててください!

講義を受講すると、Pythonの基本文法を理解し、株価データを活用した基本的な分析を直接試すことができます。

理論と実習で構成されたカリキュラムをじっくり学習し、データ分析とクォント投資入門のための基礎実力を育ててください。

受講前の注意事項📢

  • 学習資料:講義に使用したコード資料は学習ノートで確認できます。
  • 選手知識:Pythonの基本文法
    *ただし、基本的なPython文法も説明するように案内しますので、選手知識がなくても受講に大きな問題はありません。

知識共有者の紹介✒️

私はデータ科学者として、さまざまな公的機関や企業でデータ分析とAIプロジェクトを行った経験があります。

データ分析の実践ノウハウと経験を共有し、 Pythonと株価データ分析に簡単に入門できるようにお手伝いします

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データ分析入門者

  • 直感に頼らずデータに基づいて分析を実施したい方

  • Pythonの基本文法と共に株価データの扱い方を学びたい初心者

  • データに基づく投資を始められる方

前提知識、
必要でしょうか?

  • パイソン 基礎文法

こんにちは
です。

4,481

受講生

225

受講レビュー

51

回答

4.6

講座評価

11

講座

イ・ジンギュ | Lee JinKyu

AI・LLM・ビッグデータ分析専門家 / Happy AI 代表

👉詳細な経歴は下記のリンクからご確認いただけます。
https://bit.ly/jinkyu-profile

こんにちは。
AIとビッグデータ分析を研究・開発・教育・プロジェクトの現場で一貫して扱ってきた
ハッピーAI代表のイ・ジンギュ(工学博士、人工知能)です。

自然言語処理(NLP)とテキストマイニングを基盤に
アンケート、文書、レビュー、メディア、政策、学術データなど
多様な非定型データを分析してまいりました。
最近では生成AIと大規模言語モデル(LLM)を活用し、
組織や業務環境に合わせた実務中心のAI活用方法をお伝えしています。

サムスン電子、ソウル大学、教育庁、京畿研究院、山林庁、
国立公園管理公団、ソウル市など多数の公共機関・企業・教育機関と協業しており、
医療・コマース・生態・法学・経済・文化など多様なドメインで計200件以上の研究・分析プロジェクトを遂行しました。


🎒 講演および外注に関するお問い合わせ

コモン(Kmong)Prime専門家(上位2%)


📘 Bio (要約)

  • 2024.07 ~ 現在
    生成AI・ビッグデータ分析専門企業 ハッピーAI 代表

  • 工学博士(人工知能)
    東国大学校 人工知能大学院

    専門分野:大規模言語モデル(LLM)

    Bio (要約) 2024.07 ~ 現在 生成AI・ビッグデータ分析専門企業 Happy AI 代表 工学博士(人工知能) 東国大学校 人工知能大学院 専攻:大規模言語モデル(LLM)

    (2022.03 ~ 2026.02)

  • 2023 ~ 2025
    パブリックニュース AIコラムニスト
    (生成AIのバイアス、RAG、LLM活用イシュー)

  • 2021 ~ 2023
    AI・ビッグデータ専門企業 ステラビジョン 開発者, công ty chuyên về AI và Big Data, an AI and Big Data company

  • 2018 ~ 2021
    政府出資研究機関 自然言語処理・ビッグデータ分析研究員


🔹 専門分野(講義・プロジェクト中心)

  • 生成AIおよびLLM活用

    • プライベートLLM、RAG、エージェント

    • LoRA・QLoRAファインチューニングの基礎

  • AIベースのビッグデータ分析

    • アンケート・レビュー・報道・政策・学術データ

  • 自然言語処理(NLP)・テキストマイニング

    • トピック分析、感情分析、キーワードネットワーク

  • 公共・企業 AI業務自動化

    • 文書の要約・分類・分析

      レビュー・メディア・政策・学術データの自然言語処理(NLP)・テキストマイニング トピック分析、感情分析、キーワードネットワーク 公共・企業向けAI業務自動化 文書要約・分類・分析


🎒 Courses & Activities (選別)

2025

  • LLM/sLLM アプリケーション開発
    (ファインチューニング・RAG・Agent 基盤) – KT

2024

  • LangChain・RAGベースのLLMプログラミング – サムスンSDS

  • LLM理論およびRAGチャットボット開発実務 – ソウルデジタル財団

  • ChatGPTベースのビッグデータ分析入門 – LetUin Edu

  • 人工知能基礎・プロンプト技法 – 韓国職業開発院

  • LDA・感情分析 with ChatGPT – インフラン

  • Pythonベースのテキスト分析 – ソウル科学技術大学校

  • LangChainを活用したLLMチャットボット作成 – インフラン

2023

  • ChatGPTを活用したPython基礎 – 京畿大学校

  • ビッグデータ専門家課程 特講 – 檀国大学校

  • ビッグデータ分析基礎 – LetUin Edu


💻 Projects (要約)

  • Private LLMベースのRAGチャットボット構築 (韓国電力公社)

  • LLMベースの森林復元ビッグデータ分析 (国立森林科学院)

  • 内部ネットワーク専用 Private LLM テキストマイニングソリューション (政府機関)

  • Instruction Tuning・RLHFベースのLLMモデル開発

  • ヘルスケア・法学・政策・教育データ分析

  • アンケート・レビュー・報道データAI分析

→ 公共機関・企業・研究機関を含む200件以上の実績 bao gồm các cơ quan công quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Publication (選別)

  • Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)

  • Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
    – International Conference on Big Data and Smart Computing (2023)

  • ニュース記事ビッグデータに基づくLLM技術認識分析 (2024)

  • NLPベースのテキストマイニング研究多数
    (森林・環境・社会・ヘルスケア分野)


🔹 その他

  • Pythonベースのデータ分析・可視化

  • LLMを活用したデータ分析

  • ChatGPT・LangChain・Agentを活用した業務生産性の向上

カリキュラム

全体

19件 ∙ (2時間 17分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

31件

4.7

31件の受講レビュー

  • genius05274392님의 프로필 이미지
    genius05274392

    受講レビュー 3

    平均評価 4.0

    4

    32% 受講後に作成

    • kangseokin1308님의 프로필 이미지
      kangseokin1308

      受講レビュー 2

      平均評価 4.5

      5

      32% 受講後に作成

      • devhenry님의 프로필 이미지
        devhenry

        受講レビュー 3

        平均評価 5.0

        5

        32% 受講後に作成

        • wjlee13066793님의 프로필 이미지
          wjlee13066793

          受講レビュー 1

          平均評価 5.0

          5

          32% 受講後に作成

          復習になって良いですね

          • yongwchoi261087님의 프로필 이미지
            yongwchoi261087

            受講レビュー 32

            平均評価 4.9

            5

            32% 受講後に作成

            とても参考になりました。ありがとうございます。

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