dbt、データ分析エンジニアリングの新しい標準

本授業では、PythonのPandasライブラリを活用して、さまざまな形の金融データを分析して処理する原理と方法について学び、これを実戦に直面できる状況に適用してみて、最終的には財務諸表データに基づくバックテスト（backtesting）を実装する方法ベース）について学びます。その結果、投資ロジックの検証や根拠なしに、単に他人が良いということだけに従う＆＃x27;パッシブ投資家＆＃x27;として活用してデータから自由自在に抽出して定量的に分析できる自己主導的で能動的な投資家になることができます。

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。

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。

カリキュラムの最初のレッスン「誰でも学ぶことができるPython」は、プログラミング/コーディングの経験がない方のためのプログラミング入門講座です。本授業では数多くの非専攻者対象に進行していた授業と関連経験をもとに、コンピュータの構造から始めてプログラムが動作する方法、そしてこの過程でプログラミング言語の役割につながる 'ストーリー'と & #x27;原理'に焦点を当て、初心者がプログラミングという見知らぬ概念に身近に近づけるようにしました。また、最近、膨大な速度で成長しているPython（Python）という言語を採用し、プログラミングの入門に対する障壁をさらに下げ、その言語の文法的要素を説明する上で 'What(何)'よりは 'Why(なぜ)' と 'How(どのように)' に置き、単純文法暗記式授業ではなく、実戦での例と活用度に焦点を当てて伝達します。入門者がよくする間違った学習方法を基に、皆さんが今後どのようにプログラミングを見て学習すべきかなどについてのtipも同様に扱い、過去のプログラミングを独学しながら挿し込み、時間を無駄にして経験した試行錯誤と、長年のオフライン授業を進行して生じた内空をもとに、入門者の方々がどんな部分を難しくしてまたどのように伝えなければならないかを重点的に込めたので、Python入門に躊躇している方に大いに役立つでしょう。

SSIS、SSAS、MachineLearning、BI、ETL。国内の書籍、YouTube、講義、ブログ、学園で見られない重要な技術を学ぶことができます。国内の大企業、米国の大企業、米国の州政府の資金援助機関の就職に興味のある方にもおすすめです。

データ分析の経験も特別なスキルもないプランナー、マーケターが、最も基礎的なレベルでデータ分析を試せる方法を、様々な事例とともにご紹介します。長年にわたり、100以上の企業や公共機関などで2千名に及ぶ受講者の方々と共に実習しながら、データ非専門家という立場で最も現実的に活用可能な分析法として内容を構成しました。

データ時代、真の価値を発見せよ！📊 データに集中したアプリケーション設計は、もはや必須となりました。 最新トレンドと実務中心の事例で、会社が求めるインサイトと実力を身につけましょう。 効率的なデータ処理と設計の秘訣、今すぐ始めましょう！ あなたの次のステップ、データ中心の世界へ飛躍しましょう！

このコースでは、ログプレスの強みであるリアルタイム処理と外部連携を含むデータエンジニアリングの実行方法について説明します。また、リアルタイムで参照データを付与する方法、論理的に関連する事象の順序、収集間隔でさまざまな動作を検出する方法、または後続の処理のためにCEP(Complex Event Processing)について深く説明します。

Rプログラミングを利用して、誰でもビッグデータ分析ができるように、データの基本的な概念、Rの有用な関数とパッケージ、データ分析の実習を盛り込みました。

ElasticSearch、LogStash、Kibanaの基礎から説明します。 最終段階でELKスタックを活用して、世界の人口分析、株式分析を行う本人の姿を発見することができます。

このコースでは、Logpresso を使用してクエリを使用してダッシュボードを構成する方法について説明します。 リアルタイム データを視覚化し、アラートを実行し、必要に応じてドリルダウンやフィルタリングを動的に実行できる機能について説明します。

SQL の基本要素に関する詳細な講義と実習を通じて、揺るぎない骨組みを作り、SQL 分析の専門家として成長できるようにサポートします。

Apache Airflowを活用したデータパイプライン構築過程を基礎から実戦まで学習します。Airflowの核心概念とアーキテクチャを理解し、動的DAG、並列処理、分散処理、Custom Operatorなど実務でよく活用される高級設計パターンを実習を通じて身につけます。PythonとDockerで実習環境を構成し、実際のワークフローを設計し運営できる実戦力を育てます。

Microsoft AZ-900資格を同時に目指し、理論的土台を築く特講であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、コアデータ概念、Azureのリレーショナルデータ、Azureの非リレーショナルデータ、Azureの分析ワークロード関連内容を、理論と実習を兼ねた形で提供することで、資格取得はもちろん、データ専門家への第一歩を踏み出す有意義な教育機会として活用可能です。

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データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

この講義では、Pythonを活用したテキストマイニング分析に関する基礎理論と実習を学ぶことができます。実務や論文作成時に必要な基礎的なテキストマイニングデータ分析手法を説明します。

いよいよ皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、次々と確率と統計の原理について学びます。

最新のスタートアップで活用されるフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱うことができるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で迅速に活用できる技術です。本講座では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを操作し活用できる技術まで学習します。

非専攻者、入門者がビッグデータ分析技士実技を迅速に取得できるようご案内します！ 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。

「開発者、私の成長を助けたもの」について話します。 ​​ _ソ・ジヨンAIエンジニア _キム・ヨンジェ技術専門フェロー _ハ・ジェスンシニア開発者 _ジョーはリード開発者 _キム・サンウデータグループ本部長 _クマコーチアジャイルコーチ

一人でインターネットを調べながら学ぶには難しすぎるGA4（Googleアナリティクス）Eコマース設定の核心を、実習を通じて学習することができます。パフォーマンスマーケターやGA4 Eコマースを初めて設定してみる初心者開発者も簡単に理解できるよう、直接cafe24デモショッピングモールに一つ一つ設定しながら練習してみることができます。開発者の役割はchatgptに任せて実習を進めるため、専門的な開発知識のないマーケターやPM/企画者もGA4 Eコマース設定について学ぶことができます。

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