投資講義ではありません。証券データを通じたデータ収集、分析、可視化を扱います。多様なデータフォーマットを扱い、様々なテキスト前処理技法を習得します。時系列データの可視化技法やスケールの表現方法、株価データを解釈するためのいくつかの技法を扱います。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んでいく講座です。株価データを通じて学んだ内容を、時系列が活用される需要量、在庫量、販売量、トラフィック量などのデータの収集、分析、可視化に活用できるように構成されています。

Pythonによる韓国語テキスト分析と自然言語処理 ワードクラウドによる可視化、形態素分析、トピックモデリング、クラスタリング、類似度分析、テキストデータベクトル化のための Bag of Words と TF-IDF、機械学習とディープラーニングを活用したテキスト分類、Hugging Face の活用法

キャグルはどんなプラットフォームですか？毎年、キャグルでは世界中のユーザーを対象にアンケートを行います。データサイエンスを学びたいと思うとき、いくつかの疑問があります。 今始めるには遅すぎませんでしたか？ PythonとRの間でどの言語を選ぶべきですか？給与はどのくらいですか？ 世界中のユーザーの回答で気になることを解決してください！ Pandasの強力な機能のいくつかは、頻度分析とデータの可視化を可能にします。

Pandasでデータ分析、前処理、機械学習、ディープラーニングを活用していると、いつも使う機能ばかりを使いがちです。 このような核心的な内容だけを集めて整理したPandas Cheat Sheetがあります。厚い本でPandasを学ぶのに疲れてしまった方へ、たった2枚の文書でPython Pandasをお教えします。Pandas公式チュートリアルで提供されているCheat Sheetで、Pandasの核心機能を身につけてみましょう。

イディヤはスターバックスの近くに出店するという説がありました。果たして、イディヤとスターバックスの店舗立地にはどれほどの違いがあるのでしょうか？ 2013年から2019年までの不動産価格の変動トレンドは、マンションの分譲価格にも反映されているのでしょうか？ 私たちの街にはどのような公園があるのでしょうか？公共データポータルのデータをどのように活用すればよいでしょうか？公共データを通じて様々な形式のデータを扱いながら、Pythonと各種データ分析ライブラリに慣れることを目標とします。

機械学習とデータサイエンスコンペティションプラットフォームであるキャグルを通じて、データ分析と機械学習に入門してみます。

基本的なプログラミング言語、Pythonを使って仕事を効率的に処理する方法を学びます。

大幅にアップグレードされたコンテンツ、180度変わった講義で戻ってきました！

データサイエンス、ビッグデータ、クローリングを学びたい方のために、 (1) 短時間で最も必要なPythonの核心文法を整理し、(2) 実践クローリングプログラミングを通じてPythonとクローリングに慣れていきます。

このレッスンでは、カーネルプログラミングとPyTorchモジュールの開発方法を学ぶことができます。学習した知識を活用して、モデルをより迅速に開発できます。

エージェントの概念から実践までを一度に？！OpenClawベースで完成させる、途切れのない統合カリキュラム。（Mac推奨）

AIがPPTを「代わりに」作ってくれる時代はすでに終わりました。 今重要なのは「AIをいかに使いこなすか」ではなく、「AIと共にどう思考し、構造を設計するか」です。 ClaudeやGeminiを単に紹介するだけの講義ではありません。 明日からすぐに活用できる実践的なPPT制作ワークフローを通じて、資料作成時間を画期的に短縮し、 より重要な「考える仕事」に集中できるようサポートします。 週次報告PPTに即座に適用可能な実践中心のカリキュラムで、 PPT制作時間の短縮を超え、自分だけのAIベースの業務システムを完成させてください。 Point 1. AI協業構造の設計：役割を分ければスピードが変わる - Claudeは分析・推論・草案作成、Geminiは視覚化とスライド生成へと役割を分担 - AIツールを単なる活用ではなく「ビジネスパートナー」として活用する構造設計 - 単純作業を減らし、思考と判断に集中するワークスタイルの転換 Point 2. R-S-D-PパイプラインでPPT制作時間を画期的に短縮 - Research → Structure → Draft → Polishの4段階制作プロセスを体得 - 報告書や提案書の制作フローを標準化し、作業スピードを向上 - 従来比70%以上の時間を短縮する実務型PPT制作手法を学習 Point 3. 自分だけのAI自動化システム構築で反復業務を構造化 - Claude ProjectとGemini Gemsを活用したパーソナライズAI環境の構築 - 自社のトーン＆マナーやテンプレートを学習させた「自分専用のAI秘書」を設計 - 週次・月次報告書を自動化し、継続的に活用可能な業務システムを完成

「基礎から7つのドメインプロジェクトまで、ディープラーニングのA to Zを完成させる（全41講）」 単にモデルを呼び出すレベルを超え、現場のトレンドであるPyTorch Lightningを活用して、クリーンで効率的なディープラーニングパイプラインを構築する方法を学びます。株価予測から生成AI、医療映像、サウンド分析まで、計7つのプロジェクトを直接実装し、どのようなデータを前にしても自信を持てるAIエンジニアへと成長しましょう。

: "数学的基礎から最新モデルまで、PyTorchで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なPyTorchの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へ踏み出しましょう。

Pythonの基本文法と人気ライブラリの活用 ChatGPTを活用したPython文法とライブラリコード自動生成

非専門家や入門者の方が、ビッグデータ分析実技試験を短期間で取得できるようガイドします！ 理論は軽めに、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絞って集中的に学習します。

複雑なデータを一目で整理する基準 ExcelとAIで設計する認知ベースの実務視覚化。

本コースは、React.jsとVue.jsフロントエンド開発に必須のVS Code自動補完機能Emmet（エメット）文法をはじめ、効率的なコーディングのための核心内容を扱う動画講義です。実務と学習にすぐに適用できる例題とTipsを通じて生産性を高め、より速く正確なUI開発が可能になるよう案内します。

このプロセスは＆quot; Pythonクイックスタート - 仕事に直接書くPython - Ruby Paper（2023/04）＆quot;本で進む作者の直講です。 本コースでは、非専攻者も実生活あるいは業務でプログラミングを活用できるように、習得しやすいと知られているPythonの基本と活用を学ぶ過程です。 文法中心ではなく、実際のビジネスケースを通じてPythonプログラムを習得し、HRや財務を含むさまざまなビジネスプロセスを自動化することで、業務の効率性と信頼性を高めることができます。

1. AI資格、AICE Associate取得のためのPythonコーディング学習 2. 基礎から応用まで段階的なPythonコーディング学習 3. AI分野の権威、高麗大学キム・ジュンホン教授の講義

コパイロット (copilot) と一緒に開発に入門してみましょう。 AIと一緒なら小学生でもついていけます！

エクセル整理、メール送信、領収書の仕分けといった反復作業… まだ人が手作業で行っていますか？ これからはそのような仕事はn8nとAIに任せて、 あなたはもっと重要な仕事に集中してください。 この講座は、コーディングなしで業務自動化を実現するツール「n8n」を活用し、 誰でも実際に手を動かしながら実務にすぐ適用できるように設計されています。 1時間以内に自動化のAからZまでを直接構築してみます。 10時間の長い講義の代わりに、本当に必要な核心だけを！ あなたの時間を節約するために、実践中心のワークフローだけをお教えします。

業務生産性から収益化まで、実務にすぐ活用できるAIエージェント開発のすべてをお教えします。n8n、CrewAI、LangGraph、Google ADK、マルチエージェントオーケストレーション、RAG、マルチモーダル、MCP、A2Aなどの技術をベースに7つのエージェントを直接開発しながら「AIエージェント開発専門家」になりましょう。

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。

単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。

* Git、GitHub初めて使用する方のための講義 * VS CodeのGit基本機能とGit関連プラグインを活用