[データ前処理] 心配しないで！Pandasがあるから。

Hadoopとビッグデータを学びたい学生は、このコースを通じてビッグデータの世界を体験する素晴らしい発展を祝います！

このコースは、データ視覚化の核心ツールであるSeabornと、対話型ダッシュボードを構築するPlotly/Dashを活用し、実務に即座に適用可能な視覚化スキルの習得に焦点を当てています。多様な実習を通じて、インサイト中心の視覚資料作成とウェブベースのダッシュボード実装能力を同時に向上させることができます。

ビジネス実践では、データナビゲーション（EDA）、データクリーニング、スケーリング、異常値処理、対数変換、カテゴリエンコーディングなどが必要な理由と、どのように対処する必要があるかを学びます。また、テーブルデータの結合、（非定型）時系列データの処理方法を学びます。

ビッグデータ分析に必要なコアPython文法を確認し、さまざまな例を通じてビッグデータファイル処理および視覚化方法などを提示しました。

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！ 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

データ分析初心者向けに、Pythonデータ分析の全工程の基本スキルを習得する講座です。実際に現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者および開発者として、Pythonデータ分析の全プロセスを簡単に習得し、すぐに活用できるように構成しました。

「経営情報視覚化能力資格証」課程では何を学ぶのでしょうか? この資格課程は、データをしっかり分析し、見やすく視覚化して、会社や組織で重要な決定を下す際に必要な情報を明確かつ効果的に伝える能力を育てることに焦点を当てています。 簡単に言えば、単にデータを見るのではなく、その中に隠された意味を見つけ出し、これを他の人にうまく説明できるよう図、表、グラフなどで表現する技術を学ぶ課程です。 この課程を通じて皆さんは: データを通じて戦略的に考える力を養い、実際の業務にすぐ使える実務能力を高め、自身の専門性と競争力を向上させることができます。 この講義を通じて、経営とデータをつなぐ能力を養い、データを理解し説明する専門家として一歩成長してみてください。

最新のスタートアップで活用されてい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えるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で素早く活用できる技術です。本講義では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを扱い活用できる技術まで学習します。

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。

ついに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、一歩ずつ確率と統計の原理について学んでいきます。参考書籍「皆の確率と統計」https://wikidocs.net/book/18165

Apache Kafkaとは何ですか？ Apache Kafkaはどのように機能しますか？ Apache Kafkaの概念は何ですか？ 気になる場合は、この講義を選択してください😎

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。

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。

AIで皆様の株式投資を革新しましょう！この講座で、ナスダック上位25銘柄をターゲットとした、実際に機能するAI自動売買システムをご自身で作成します。韓国投資証券APIで模擬投資を通じて経験とノウハウを積み、実際の口座でAI株式自動売買ができる特別な機会を提供します。株式初心者も問題ありません。株式の基礎概念と米国株をやるべき理由を分かりやすく解説し、全てのソースコードとリモートサポートまで提供します。これから先の60年間、私たちの人生において投資は必須です。皆様と共に歩むAI投資パートナーをご自身で作成してみましょう！

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。

講師が初めて機械学習を学んだ際の失敗経験をもとに、機械学習を簡単に理解し、実際の問題に適用できるよう、既存の講義とは異なる新しい構成の講義です

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！

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。

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

熾烈で複雑な半導体プロセス分野の就職市場で、他の人が見過ごしやすい重要な力量を紹介します。