非専攻者のための最も簡単なデータ分析の入門

Pandas は、Python で最も広く使用されているライブラリの 1 つです。データ分析の必須要素となった Pandas を、<Pandas を 1 回でマスター> の講義を通じて、Python データ分析の必須ライブラリである Pandas のすべてを学ぶことができます。

テディノートの 'Note Series'無料講義です。このレッスンはPython入門者を対象としています。完璧なPythonの勉強に従うだけで勉強できるように、別々の電子書籍の教材を提供します。その他の講義については、YouTubeチャンネル＆＃x27;テディノート＆＃x27;でお会いしましょう。

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Pythonの環境設定からPythonプログラミングの基礎概念、ライブラリ、言語の使用などを実習ベースで提示することで、非専攻者も容易に習得し、業務に活用できるよう内容を構成しました。

自分の業務にデータ分析、機械学習、AIなどを導入しなければならないが、Pythonプログラミングに慣れていない方のための講義です。データサイエンティストになるために必要なPythonの重要な機能を短時間で体系的に学びます。

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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。

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私たちの学生時代、コンピューター室で聞こえていた「カチッ」という音…それはまさにマインスイーパーでした。 今回の講義では、その思い出をPythonで再実装します。 初心者も、さらにはPythonを初めて触る方も一行ずつ付いてくれば いつの間にか皆さんだけのマインスイーパーゲームが完成していることでしょう。

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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。

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。

クォント投資のためのPythonトレーディングルームの作成Part 3では、ポートフォリオ理論と実戦投資に必要な概念とコードで実装する方法について学びます。パート1＆amp; 2では、金融データ分析のためのコード実装方法について主に学んだ場合、パート3では、クォント投資の重要な部分を占める＆＃x27;ポートフォリオ＆＃x27;について学びます。なぜポートフォリオを作るのですか？という疑問を持ってポートフォリオ理論を学び、これをPythonで実装したり、実戦ポートフォリオ投資に必要なコード実習も進めます。 その講義を通じて、あなただけのポートフォリオ投資に役立つことを願っています。