
(無料) Pythonで行う株価データ分析入門(金融/クオンツ)
HappyAI
株価データ分析初心者のための講座です。 Pythonを活用して株価データ分析に入門してみましょう!
入門
Quant, Investment, Python
PythonとChatGPTを活用したテキストマイニング分析手法、ビッグデータ分析手法、単語頻度分析、ワードクラウド可視化、形態素分析、トピックモデリング分析手法を学び、論文作成時に必要なテキストマイニングデータ分析手法活用法、研究論文における基礎的な活用法に関する講座です。

学習した受講者のレビュー
5.0
뚱이 언니
こんにちは、授業の半分ほど聞いた時点で講義評価を残します。私は語学博士を取得し、Pythonに関してはまったく知識が無い状態で講義を聞いていますが、先生がコードをよく組んでくれて、説明も上手くしてくれて満足しながら聞いています。しばらくの間、LDAvisの利用に関してずっとエラーが出て、先生が夕方10時に遠隔で助けてくれましたが、12時30半までしてもとてもダメです。遅い時間でもあり、先生も本当に助けてくださるように努力していなかったので本当に申し訳ありませんでしたが、先生がその翌日メールでエラーを修正してコードを渡してくれました。それだけ講義に心から、情熱的な方です。 (聞いてみると先生が講義リストにコード更新もしてくれましたよ) 私のようにPython関連の知識専務でも講義聞くことができますし、先生に難しさを要請すればよく助けてくれるので講義是非聞いてほしいと思います。私はこの講座が終わったら先生別(有料)講義を聞こうと思います。講義内容も先生も心からお勧めします。
5.0
밝은 비버
テキストマイニング独学で勉強するイライラしているときに一本の光のように見つけた講義です:-) 最近の論文でたくさん取り上げているホットな方法論をすべて説明してくれますが、なぜこんなに理解が上がるのですか..!! (正直に学校で聞くには1学期の講義分ですが…こんなにコンパクトに教えてください…) 何よりも理論講義ではなく実習講義だと実務的にすごく役に立ったし、完全完全知識が濃縮された講義だと受講料が一つも惜しまなかった。むしろ安いと感じるほど..ㅠㅠ もう一つこの講義で一番…完璧な点は..!! 質問を残すと、先生がフィードバックもほぼリアルタイムになり、最後まで一緒に解決してくださるように助けてくれる部分であえて親指ふりを散布させていきます!!^^bb ありがとう、先生~~
5.0
우아한 북극곰
テキストマイニング研究論文を準備している大学院生や研究者には本当に干ばつにダンビーのような講義です。 市中にPythonテキストマイニングに関連する本はいくつかありますが、コーディング初心者が実際にコーディングを研究論文に適用する方向をつかむことはありません。実際にどのように行われるかについてのすべてのプロセスを見せてください。 特に気になる部分へのフィードバックも素早く親切にしてくださった点も良かったです。 このレッスンは、コーディング文法の原理を詳しく説明するレッスンではありません。しかし、コーディングを知らなくても研究に必要な部分を実践にすぐに適用できる講義であるだけにテキストマイニング研究をしたいが、コーディングの適用は難しい方にあまりにも適した講義です!
Pythonによるテキストマイニング 核心ノウハウ 要約
単語頻度分析
ワードクラウド 視覚化
形態素解析
テキストの重要度を把握できる TF-IDF
LDA手法を活用したテキストトピック分類
ビッグデータ/テキストマイニング 論文作成時 データ解釈法
テキストマイニングの核心理論の説明
KNU感情辞書を活用した感情分析(感情語彙抽出、感情文書比率)
データ分野で働く研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア
テキストマイニングとビッグデータ論文を作成したい研究者大学院生
ビッグデータ分析とテキストマイニング分析技術に興味がある人
論文の作成に必要なデータ抽出と分析に関する情報提供
実際のPythonを活用したデータ分析実習の進行
Python初心者にも従う簡単な説明
Pythonでビッグデータとテキストデータから意味のある情報を抽出する方法を学ぶ
理論と実践の適切な割合!理論に基づいて実データ分析を行う実践の進行
学習対象は
誰でしょう?
テキストマイニング/ビッグデータの論文を執筆されたい大学院生、研究員
テキストマイニング手法を学びたい方
Pythonを活用してテキストマイニングをしたい方
テキストマイニングプロジェクトおよび研究課題遂行
SNSデータ分析をご希望の方
マーケティングのため、顧客フィードバック・レビュー分析を通じ顧客ニーズを把握したい方
センチメント分析をしてみたい方
前提知識、
必要でしょうか?
Python の基礎文法をある程度知っておく必要があります
グーグル Colab の 使い方 を 知っておく必要があります
5,073
受講生
285
受講レビュー
52
回答
4.6
講座評価
11
講座
AI・LLM・ビッグデータ分析専門家 / Happy AI 代表
👉詳細な経歴は下記のリンクからご確認いただけます。
https://bit.ly/jinkyu-profile
こんにちは。
AIとビッグデータ分析を研究・開発・教育・プロジェクトの現場で一貫して扱ってきた
ハッピーAI代表のイ・ジンギュ(工学博士、人工知能)です。
自然言語処理(NLP)とテキストマイニングに基づき
アンケート、文書、レビュー、メディア、政策、学術データなど
多様な非定型データを分析してきました。
最近では生成AIと大規模言語モデル(LLM)を活用し、
組織や業務環境に合わせた実務中心のAI活用方法を伝えています。
サムスン電子、ソウル大学、教育庁、京畿研究院、山林庁、
国立公園管理公団、ソウル市など多数の公共機関・企業・教育機関と協業しており、
医療・コマース・生態・法学・経済・文化など、多様なドメインで計200件以上の研究・分析プロジェクトを遂行しました。
📧 Email : leejinkyu0612@naver.com
🌐 ホームページ : https://happyaidata.kr
📝 Blog : https://blog.naver.com/leejinkyu0612
📺 YouTube : https://www.youtube.com/@HappyAI_0612
💻 GitHub : https://github.com/leejin-kyu
📞 Mobile : 010-9973-2113
💬 KakaoTalk : jinkyu0612
※ コモン(Kmong)Prime専門家(上位2%)
2024.07 ~ 現在
生成AI・ビッグデータ分析専門企業 ハッピーAI 代表, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis
工学博士(人工知能)
東国大学校 人工知能大学院
専門分野:大規模言語モデル(LLM)
(2022.03 ~ 2026.02)
2023 ~ 2025
パブリックニュース AIコラムニスト
(生成AIのバイアス、RAG、LLM活用イシュー)
2021 ~ 2023
AI・ビッグデータ専門企業 ステラビジョン 開発者
2018 ~ 2021
政府出資研究機関 自然言語処理・ビッグデータ分析研究員
生成AIおよびLLMの活用
Private LLM, RAG, Agent
LoRA・QLoRAファインチューニングの基礎
AIベースのビッグデータ分析
アンケート・レビュー・報道・政策・学術データ
自然言語処理(NLP)・テキストマイニング
トピック分析、感情分析、キーワードネットワーク
公共・企業 AI業務自動化
文書の要約・分類・分析
LLM/sLLM アプリケーション開発
(ファインチューニング・RAG・Agent ベース) – KT
LangChain・RAGベースのLLMプログラミング – サムスンSDS
LLM理論およびRAGチャットボット開発実務 – ソウルデジタル財団
ChatGPTベースのビッグデータ分析入門 – レットユーインエデュ
人工知能の基礎・プロンプト技法 – 韓国職業開発院
LDA・感情分析 with ChatGPT – インフラン
Pythonベースのテキスト分析 – ソウル科学技術大学校
LangChainを活用したLLMチャットボット作成 – インフラン
ChatGPT活用のPython基礎 – 京畿大学校
ビッグデータ専門家課程特別講義 – 檀国大学校
ビッグデータ分析の基礎 – レットユーインエデュ
Private LLMベースのRAGチャットボット構築 (韓国電力公社)
LLMベースの森林復元ビッグデータ分析 (国立森林科学院)
内部ネットワーク専用 Private LLM テキストマイニングソリューション (政府機関)
Instruction Tuning・RLHFベースのLLMモデル開発
ヘルスケア・法学・政策・教育データ分析
アンケート・レビュー・報道データAI分析
→ 公共機関・企業・研究機関を含め 200件以上の実績, including public institutions, corporations, and research institutes
Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)
Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
– International Conference on Big Data and Smart Computing (2023)
ニュース記事ビッグデータに基づくLLM技術の認識分析 (2024)
NLPベースのテキストマイニング研究多数
(森林・環境・社会・ヘルスケア分野)
Pythonベースのデータ分析・可視化
LLMを活用したデータ分析
ChatGPT・LangChain・Agentを活用した業務生産性の向上
全体
48件 ∙ (5時間 38分)
講座資料(こうぎしりょう):
2. データ前処理 理論紹介
02:21
4. LDA基本理論
04:41
7. グーグル コラボで実習準備
02:41
10. 頻度(TF)算出
05:49
12. TF_IDFの計算
04:55
13. TF-IDFワーククラウド可視化
03:40
14. LDA分析用データ作成
07:24
全体
17件
4.5
17件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
受講評価を聞いて、私も慌てて講義を進めましたが 進捗率は高いのですが、正直何を言っているのか分かりません。私はあまりにも初心者なので。Textomの講義を聞くべきだったようです。Pythonから~~~~~~~~あ〜難しい。私は5月に学会誌に論文を提出しようと思っているのですが.. 実は同僚が1.5日でTextomで論文を書いてアップロードするのを見て、私もできるだろうと思っていたのですが。講義を聞いてもっとメンタルブレイクです。 Textomの講義に行くべきみたいです...とても悲しいです。
こんにちは 😊 初めてビッグデータ分析に触れる場合、概念が少し難しく感じられるかもしれません。特にパイソンやテキストマイニングが初めてであれば、なおさらです。 おっしゃる通り、本講座の前に「基礎テキストマイニング: アプリレビュー分析 with パイソン」や「テキストム TEXTOM 基礎講座: ビッグデータ論文作成のためのSNS認識分析」のような無料講座をまず受講されると、全体的な流れを理解するのに非常に役立つでしょう。 まずは基礎講座を一度受講してみて、その後に本講座を改めて受講されれば、よりスムーズについてこられると思います。学会誌の論文も無事書き上げられるよう応援しております!ありがとうございます 😊
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
5
こんにちは、授業の半分ほど聞いた時点で講義評価を残します。私は語学博士を取得し、Pythonに関してはまったく知識が無い状態で講義を聞いていますが、先生がコードをよく組んでくれて、説明も上手くしてくれて満足しながら聞いています。しばらくの間、LDAvisの利用に関してずっとエラーが出て、先生が夕方10時に遠隔で助けてくれましたが、12時30半までしてもとてもダメです。遅い時間でもあり、先生も本当に助けてくださるように努力していなかったので本当に申し訳ありませんでしたが、先生がその翌日メールでエラーを修正してコードを渡してくれました。それだけ講義に心から、情熱的な方です。 (聞いてみると先生が講義リストにコード更新もしてくれましたよ) 私のようにPython関連の知識専務でも講義聞くことができますし、先生に難しさを要請すればよく助けてくれるので講義是非聞いてほしいと思います。私はこの講座が終わったら先生別(有料)講義を聞こうと思います。講義内容も先生も心からお勧めします。
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
5
テキストマイニング研究論文を準備している大学院生や研究者には本当に干ばつにダンビーのような講義です。 市中にPythonテキストマイニングに関連する本はいくつかありますが、コーディング初心者が実際にコーディングを研究論文に適用する方向をつかむことはありません。実際にどのように行われるかについてのすべてのプロセスを見せてください。 特に気になる部分へのフィードバックも素早く親切にしてくださった点も良かったです。 このレッスンは、コーディング文法の原理を詳しく説明するレッスンではありません。しかし、コーディングを知らなくても研究に必要な部分を実践にすぐに適用できる講義であるだけにテキストマイニング研究をしたいが、コーディングの適用は難しい方にあまりにも適した講義です!
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
5
テキストマイニング独学で勉強するイライラしているときに一本の光のように見つけた講義です:-) 最近の論文でたくさん取り上げているホットな方法論をすべて説明してくれますが、なぜこんなに理解が上がるのですか..!! (正直に学校で聞くには1学期の講義分ですが…こんなにコンパクトに教えてください…) 何よりも理論講義ではなく実習講義だと実務的にすごく役に立ったし、完全完全知識が濃縮された講義だと受講料が一つも惜しまなかった。むしろ安いと感じるほど..ㅠㅠ もう一つこの講義で一番…完璧な点は..!! 質問を残すと、先生がフィードバックもほぼリアルタイムになり、最後まで一緒に解決してくださるように助けてくれる部分であえて親指ふりを散布させていきます!!^^bb ありがとう、先生~~
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