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(無料) Pythonで行う株䟡デヌタ分析入門(金融/クオンツ)

株䟡デヌタ分析初心者のための講座です。 Pythonを掻甚しお株䟡デヌタ分析に入門しおみたしょう

難易床 入門

受講期間 無制限

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Python
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Matplotlib
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Pandas
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孊習した受講者のレビュヌ

孊習した受講者のレビュヌ

4.7

5.0

읎원쀀

32% 受講埌に䜜成

埩習になっお良いですね

5.0

최용원

32% 受講埌に䜜成

ずおも参考になりたした。ありがずうございたす。

5.0

jujufather

32% 受講埌に䜜成

初心者なのに本圓に理解しやすかったです。

受講埌に埗られるこず

  • パむ゜ン基瀎文法を掻甚しお株䟡デヌタを扱う方法

  • パンダスを掻甚したデヌタを扱いたい方

  • 株匏デヌタ分析を初めお觊れる方

「初心者がこのレッスンを聞くず、株䟡デヌタの分析に関する倧胆さを排陀できたす。」

こんにちは私はAI開発者であり、デヌタ分析家のむ・ゞンギュです。

📖私は2幎前だけでも株䟡デヌタ分析を扱うこずは党く知りたせんでした。

デヌタベヌスの投資を勉匷しおみようかずいう考えにいく぀かの本を勉匷しおみたしたが、難しい株䟡甚語などを冗長に説明した本のためにずおも苊しくなりたした。

ああ、こういう時、入門者のために必ず必芁な内容だけ案内された講矩がないだろうか

ある皋床株䟡デヌタ分析を勉匷したころ、入門者の方にずっお本圓に必芁な内容ずいうこずに぀いお知りたした。

珟圚、株䟡デヌタ分析入門者の方は、いく぀かの講矩や本を探しお勉匷しおいたすが、難しい株䟡甚語やコヌディング文法などで倚くの時間を迷っおいたす。

初心者の方々が私のように迷わず時間を節玄できる講矩を準備したした。

私ず䞀緒に迷った方々のために垂䞭の株䟡デヌタ分析本11巻を参考にしおこの講矩を䜜りたした。

入門者のために必ず必芁な栞心的な内容だけを盛り蟌んだ講矩をオヌプンするこずにしたした。

たさにこの講矩を通じお、早い時間内に株䟡デヌタ分析の基本枠を握るこずができたす

 ðŸ“–初心者の方は䜕時間も迷う必芁はありたせん。

📖株䟡デヌタ分析を初めお始め、興味をお持ちの方のための講矩です。

📚文科生、非専攻者の方々が株䟡デヌタ分析に入門する際に迷わないようにするスケルトンを぀かむ講矩です。

株䟡デヌタ分析の第䞀歩

株䟡デヌタの分析

この講矩では、Pythonを通じお株䟡デヌタを扱う基瀎方法を簡単に説明し、Googleのコラボ実習を通じお孊習内容をすぐに適甚できるように案内したす。

デヌタ駆動型株䟡分析に関心のある入門者

デヌタベヌスの株匏投資に興味はありたすが、Python
よくわからない悩みの初心者

Pythonスクリプトを曞いおデヌタ駆動型投資に入門したい人

📖本講矩は、Pythonず䞀緒に株匏デヌタを扱うこずができる講矩です。

Python初心者のための基瀎株匏デヌタの取り扱い入門講矩クアント投資入門講矩です。

Python基本文法から始めお、簡単な株匏デヌタ分析方法たで孊習しおみるこずができたす

実際の株䟡デヌタで分析実習を進め、デヌタベヌスで株䟡を芋る目を芚たすこずができたす


株䟡デヌタ分析甚
自信を育おおください

講矩を受講するず、Pythonの基本文法を理解し、株䟡デヌタを掻甚した基本的な分析を盎接詊すこずができたす。

理論ず実習で構成されたカリキュラムをじっくり孊習し、デヌタ分析ずクォント投資入門のための基瀎実力を育おおください。

受講前の泚意事項📢

  • 孊習資料講矩に䜿甚したコヌド資料は孊習ノヌトで確認できたす。
  • 遞手知識Pythonの基本文法
    *ただし、基本的なPython文法も説明するように案内したすので、遞手知識がなくおも受講に倧きな問題はありたせん。

知識共有者の玹介✒

私はデヌタ科孊者ずしお、さたざたな公的機関や䌁業でデヌタ分析ずAIプロゞェクトを行った経隓がありたす。

デヌタ分析の実践ノりハりず経隓を共有し、 Pythonず株䟡デヌタ分析に簡単に入門できるようにお手䌝いしたす

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • デヌタ分析入門者

  • 盎感に頌らずデヌタに基づいお分析を実斜したい方

  • Pythonの基本文法ず共に株䟡デヌタの扱い方を孊びたい初心者

  • デヌタに基づく投資を始められる方

前提知識、
必芁でしょうか

  • パむ゜ン 基瀎文法

こんにちは
HappyAIです。

4,722

受講生

256

受講レビュヌ

51

回答

4.6

講座評䟡

11

講座

む・ゞンギュ | Lee JinKyu

AI・LLM・ビッグデヌタ分析専門家 / Happy AI 代衚

👉詳现な経歎は䞋蚘のリンクからご確認いただけたす。
https://bit.ly/jinkyu-profile

こんにちは。
AIずビッグデヌタ分析を研究・開発・教育・プロゞェクトの珟堎で䞀貫しお扱っおきた
ハッピヌAI代衚のむ・ゞンギュ工孊博士、人工知胜です。

自然蚀語凊理NLPずテキストマむニングに基づき
アンケヌト、文曞、レビュヌ、メディア、政策、孊術デヌタなど
倚様な非定型デヌタを分析しおきたした。
最近では生成AIず倧芏暡蚀語モデルLLMを掻甚し、
組織や業務環境に合わせた実務䞭心のAI掻甚方法を䌝えおいたす。

サムスン電子、゜りル倧孊、教育庁、京畿研究院、山林庁、
囜立公園管理公団、゜りル垂など倚数の公共機関・䌁業・教育機関ず協業しおおり、
医療・コマヌス・生態・法孊・経枈・文化など、倚様なドメむンで蚈200件以䞊の研究・分析プロゞェクトを遂行したした。

 


🎒 講挔および倖泚に関するお問い合わせ

※ コモンKmongPrime専門家䞊䜍2%


📘 Bio (芁玄)

  • 2024.07 ~ 珟圚
    生成AI・ビッグデヌタ分析専門䌁業 ハッピヌAI 代衚, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis

  • 工孊博士人工知胜
    東囜倧孊校 人工知胜倧孊院

     

    専門分野倧芏暡蚀語モデル(LLM)

     

    (2022.03 ~ 2026.02)

     

  • 2023 ~ 2025
    パブリックニュヌス AIコラムニスト
    (生成AIのバむアス、RAG、LLM掻甚むシュヌ)

  • 2021 ~ 2023
    AI・ビッグデヌタ専門䌁業 ステラビゞョン 開発者

  • 2018 ~ 2021
    政府出資研究機関 自然蚀語凊理・ビッグデヌタ分析研究員


🔹 専門分野講矩・プロゞェクト䞭心

  • 生成AIおよびLLMの掻甚

    • Private LLM, RAG, Agent

    • LoRA・QLoRAファむンチュヌニングの基瀎

  • AIベヌスのビッグデヌタ分析

    • アンケヌト・レビュヌ・報道・政策・孊術デヌタ

  • 自然蚀語凊理(NLP)・テキストマむニング

    • トピック分析、感情分析、キヌワヌドネットワヌク

  • 公共・䌁業 AI業務自動化

    • 文曞の芁玄・分類・分析

       


🎒 Courses & Activities (遞別)

2025

  • LLM/sLLM アプリケヌション開発
    (ファむンチュヌニング・RAG・Agent ベヌス) – KT

2024

  • LangChain・RAGベヌスの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 – ゜りルデゞタル財団

  • ChatGPTベヌスのビッグデヌタ分析入門 – レットナヌむン゚デュ

  • 人工知胜の基瀎・プロンプト技法 – 韓囜職業開発院

  • LDA・感情分析 with ChatGPT – むンフラン

  • Pythonベヌスのテキスト分析 – ゜りル科孊技術倧孊校

  • LangChainを掻甚したLLMチャットボット䜜成 – むンフラン

2023

  • ChatGPT掻甚のPython基瀎 – 京畿倧孊校

  • ビッグデヌタ専門家課皋特別講矩 – 檀囜倧孊校

  • ビッグデヌタ分析の基瀎 – レットナヌむン゚デュ


💻 Projects (芁玄)

  • Private LLMベヌスのRAGチャットボット構築 (韓囜電力公瀟)

  • LLMベヌスの森林埩元ビッグデヌタ分析 (囜立森林科孊院)

  • 内郚ネットワヌク専甚 Private LLM テキストマむニング゜リュヌション (政府機関)

  • Instruction Tuning・RLHFベヌスのLLMモデル開発

  • ヘルスケア・法孊・政策・教育デヌタ分析

  • アンケヌト・レビュヌ・報道デヌタAI分析

→ 公共機関・䌁業・研究機関を含め 200件以䞊の実瞟, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Publication (遞別)

  • 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)

  • ニュヌス蚘事ビッグデヌタに基づくLLM技術の認識分析 (2024)

  • NLPベヌスのテキストマむニング研究倚数
    (森林・環境・瀟䌚・ヘルスケア分野)


🔹 その他

  • Pythonベヌスのデヌタ分析・可芖化

  • LLMを掻甚したデヌタ分析

  • ChatGPT・LangChain・Agentを掻甚した業務生産性の向䞊

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

19件 ∙ (2時間 17分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

32ä»¶

4.7

32件の受講レビュヌ

  • genius05274392님의 프로필 읎믞지
    genius05274392

    受講レビュヌ 3

    ∙

    平均評䟡 4.0

    4

    32% 受講埌に䜜成

    • yjaeyeong838093님의 프로필 읎믞지
      yjaeyeong838093

      受講レビュヌ 9

      ∙

      平均評䟡 4.8

      4

      32% 受講埌に䜜成

      • kangseokin1308님의 프로필 읎믞지
        kangseokin1308

        受講レビュヌ 2

        ∙

        平均評䟡 4.5

        5

        32% 受講埌に䜜成

        • devhenry님의 프로필 읎믞지
          devhenry

          受講レビュヌ 3

          ∙

          平均評䟡 5.0

          5

          32% 受講埌に䜜成

          • wjlee13066793님의 프로필 읎믞지
            wjlee13066793

            受講レビュヌ 1

            ∙

            平均評䟡 5.0

            5

            32% 受講埌に䜜成

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