コアだけ早く、入門者のためのPython（Python）とパンダス（Pandas）

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。

Python Quant投資と一緒にデータに基づいて投資戦略を立て、戦略に沿った投資をしましょう。さまざまな資産配分戦略を実装し、最終的に独自の投資戦略を作成することができます。

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。

Pandas を使用してデータ分析、前処理、機械学習、ディープラーニングを行うと、常に使用される機能を中心に使用することになります。 こうした重要な内容だけを集めて整理した Pandas Cheat Sheet があります。分厚い本で Pandas を学んで疲れた方に、2 枚の文書で Python Pandas を紹介します。Pandas 公式チュートリアルで提供される cheat sheet を使用して、Pandas の主要機能を習得します。

ゼロベースから始めて、Pygameをライブラリを活用した誰でも簡単にPython（Python）ゲームを作る

Pythonを自分のものにしたいですか？本講義は、コーディング経験が全くない方にも、面白い例を通してPythonを簡単に学習できるように制作しました。また、豊富なコーディング実習で皆さんのコーディング能力を向上させるのに大きく役立つでしょう。

コーディングテストを初めて始める方の目の高さに合わせた、問題プールが中心のPythonコーディングテスト講義です。

Pythonを使用してコーディングテストの問題を解決します。

公共データをRとPythonで分析し、行政・政策問題を実証的に解決できるデータ基盤行政実務能力を身につけよう!

このコースでは、Pythonプログラミングの完全な入門を提供します。基礎の基礎から始めて、徐々により高度なスクリプトの作成や実世界のコーディング課題の解決まで進んでいきます。段階的な説明、実践的な演習、プロジェクトを通じて、このコースはコーディングの旅を始めたい方やPythonの基礎を固めたい方に最適です。

Pythonを使ってブログ運営に必要なプログラムも作成し、 販売やブランディングで追加収益まで稼げる講座

コーディングはAIが、成果は私が！ 入門者でも可能な実務プログラミング能力最大化！

非専攻者、初心者がビッグデータ分析技師実技を素早く取得できるようにご案内します! 理論は軽く、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集中学習します。

🚀 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。

非専門の初心者向けPython基礎講座です。理論教材はWikidocs、実習資料はGithubを通じて提供します。

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。

無限に利益を生み出すアルゴリズム取引ボットを作成して、自動的に実行したいのですが、どこから始めればよいでしょうか?

プログラミングスキル、アルゴリズムスキル、統計分析スキルのプロフェッショナル能力を向上させましょう！

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。

自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。

Pythonでは、並行性/並列性プログラミングを使用してデータを収集し、MongoDBにロードして分析し、モダンなWebフレームワークであるFastAPIを使用して収集したデータを視覚化したWebアプリを開発します。このプロセスでは、コルーチン、マルチスレッド、およびマルチプロセッシングを使用したPythonの並行性/並列性プログラミングを学び、理解し、それを使用してPythonのパフォーマンスを向上させる方法を理解します。 Pythonの並行性/並列性コードを実務に直接適用するのに役立ちます。開発だけで終了するのではなく、AWSクラウドに実際のアプリをデプロイして運用する方法についてお知らせします。

このコースは、Pythonを使用した機械学習の数学と統計の基本的な内容を実践するプロセスです。機械学習とディープラーニングにはプログラミング能力も必要ですが、原理を理解するために数学的背景が必要です。このプロセスにより、人工知能に必要な基礎数学をじっくり身につけることができます。

開発を初めて始める人のための講義です。開発言語よりも、UIフレームワークよりも前に始めるべきプログラミング的思考です。