
Pythonに基づくプログラミングアルゴリズムの基礎
skmns
Pythonアルゴリズムノウハウ対!ボール!犬! Pythonプログラミングをマスターしたいのですが、わかりにくいとき! 毎回あきらめるプログラミングはもうやめて! プログラミング専門講師の実践例を通して Pythonプログラミングアルゴリズムの概念を理解し、専門家になろう!
Basic
Python, Algorithm
非専攻者でも簡単に理解できるpythonの理論と実習過程で進行されます。 応用プログラム開発で構築される全体ロードマップでの最初の段階であるpythonプログラミング入門過程です。 [全体-ロードマップ] python基礎->python深化->自動売買-バックテスト開発->自動売買-リアルタイム開発->自動売買-LLM活用
Python理論およびPythonプログラミング
colab開発環境の使い方
anaconda仮想環境と連動したpycharm開発環境の使用法
Pythonの基礎からPython応用プログラムまで作成するロードマップで構成されています。
# Token Usage Estimate - Input: ~10 tokens - Output: ~10 tokens - Total: ~20 tokens
[Python 応用]
# 自動売買バックテスト戦略実装
[自動売買リアルタイムプログラム開発及び配布]
# LLMを活用した自動売買
Pythonを学びたい初心者
非専門者や初心者でも簡単に理解できるようにカリキュラムを構成
開発からデプロイまで学びたい方
Pythonアプリケーション開発後、クラウドデプロイまで実習
自動売買戦略を開発したい方
サラリーマンで自動売買で追加収入を得たい方
この講義の核心的な強み (1)
理論の授業は一緒にメモを取りながら進めます。より長く記憶に残り、集中力のある授業が可能です!
この講義の核心的な強み (2)
理論の授業の後、すぐに実習を通じて動作方式を体得できます。課題とリアルタイムコーディングレビューを通じて、実際の開発を間接的に経験できます。
15年目の開発者、人工知能専攻修士
オンライン講座の登録は私のバケットリストの一つでした。私が持っている知識を受講生の皆さんと共有したいです。
サラリーマンの夢、Python自動売買システム開発で副収入の夢を叶えています。皆さんに私のノウハウを公開します。
以下のメールで授業に関する質問や、コーディング時に発生したエラーについてのお問い合わせ、自由なお悩み相談も承ります。
• メール (Gmail) : contributoredu@gmail.com
オペレーティングシステムおよびバージョン(OS): Windows
使用ツール:Google Colab(Jupyter notebook)、Pycharm(統合開発環境)、Anaconda仮想環境
PCスペック:メモリ8GB以上、CPU Intel第3世代以上、ディスク100GB以上
提供する学習資料の形式(メモ帳理論ノート(txtファイル)、colab実習ファイル(.ipynb)、pythonコード(.py))
ソースコード共有(Github): https://github.com/automatic-trading/python1
IT非専門者、初心者でも授業についていけるよう、分かりやすく構成されています。
独学中に疑問点がありましたら、上記のメールでご質問いただければ、できるだけ早く回答いたします。
学習対象は
誰でしょう?
Python入門者(非専攻者、初心者含む)
Python応用プログラム開発、配布過程につながるロードマップをお求めの方
全体
19件 ∙ (10時間 37分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. OT(オリエンテーション)
15:21
2. プログラミング概論
14:01
3. Google Colabの使い方
22:04
4. プログラミング基礎
28:37
5. 基本データ型
32:56
6. 演算子、優先順位、真理値表
35:36
7. 制御文1(if文)
32:04
8. 制御文2(match文)
14:58
9. 制御文3(繰り返し文)
30:16
10. 課題(九九表)レビュー
18:43
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