シリコンバレーのエンジニアと一緒に学ぶデータサイエンス入門

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シリコンバレーのソフトウェアエンジニアから学ぶPythonのすべて。 現在15年目のソフトウェア開発者として、ウェブアプリケーション、ビッグデータ、そしてSRE & DevOpsまでPythonで全て扱っています。 Pythonの基礎から応用技術まで、シリコンバレーの実務でPythonを使うあらゆるスキルとノウハウを学べる機会を絶対にお見逃しなく！

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＆quot;クラウドインフラストラクチャオートメーションの世界に行きましょう！＆quot;インフラストラクチャ自動化ツール、テラフォームは、クラウド環境でリソースをプロビジョニング（Provisioning）し管理するために使用されます。これで、クラウドインフラストラクチャをコードで定義して自動化して、迅速で一貫したインフラストラクチャ環境を構築できます。

Redis は、高速で拡張可能なオープンソースのデータベースです。このテクノロジーは、リアルタイム アプリケーション、ゲーム、ソーシャル メディア プラットフォームなどでパフォーマンスを最大化するために使用されます。ただし、Redis の実際の力を理解し、効果的に活用するには、深い理解が必要です。 Redis について専門的に学ぶ機会がやってきました。"シリコンバレーのエンジニアと学ぶ Redis"では、Redis の基本的な概念から高度な機能まで幅広く取り上げます。このコースは、Redis を初めて使用する初心者から上級者まで、すべての人に適しています。

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Apache Supersetは複数のデータベースを接続してチャート・ダッシュボードをサクッと作れるオープンソースBIツールです。コードが分からなくても可視化が可能で、SQL Labでは直接クエリも実行できるため、初心者からプロまで誰にでも役立ちます。作成したダッシュボードはすぐに共有でき、権限設定まで可能なので協業にも完璧です。Supersetを学べばデータ基盤の意思決定を素早く行い、会社ですぐに使える実戦ダッシュボードを作る能力を身につけることができます。一言で言えば、データを「語らせたい」人にピッタリです。🚀

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シリコンバレーエンジニアに学ぶ実用的なAnsible（アンサーブル）講義です。 Ansibleは、自動化されたインフラストラクチャの管理とプロビジョニングに必要な強力なツールで、時間と労力を節約し、一貫した環境を構築します。

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Linuxは、世界中でサーバー、クラウド、そしてIoTデバイスをはじめとする様々なプラットフォームで広く使用されているオペレーティングシステムです。この講義を通して、Linuxの深い理解を基に、IT分野での競争力を一層強化することができます。また、オープンソース技術に関する専門知識を習得することで、未来の技術環境に備え、高い需要の職業市場で頭角を現すことができます。

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AからZまで百科事典のような講義はもうやめて！ 実戦にすぐに適用できるアルチャだけ集めた参考書講義！

データ分析入門者のためのPythonデータ分析全過程の基本技術を学ぶ講義です。実際の現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者及び開発者として、Pythonデータ分析の全過程を簡単に学び、すぐに活用できるように作りました。

中級Pythonプロセスは、関数型プログラミング、メタプログラミング、例外処理、オブジェクト指向プログラミングなどの高度なトピックをカバーしながら、Pythonの理解を深めるように設計されています。

複雑な分析と予測を効率的に進める機械学習について理解し実践するプロセス！ 難しく複雑なようだったマシンラーニングも、マソキャンパスの<Pythonマシンラーニング>と合わせれば、簡単で楽しくコアを悟ることができます。

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。

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

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?

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。

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。

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！

論理的思考能力を向上させ、プログラミングのためのツールの使い方を理解し、問題解決のためのアルゴリズムを設計する能力を育成します。

Web上からデータを収集する方法を学び、機械学習の教師あり学習モデルを作成してみよう！