コアだけ早く、入門者のためのPython（Python）とパンダス（Pandas）

このOnline Classesでは、推薦システムの核心アルゴリズムから実践的な実装まで扱います。 - コンテンツベースフィルタリング - 協調フィルタリング、ディープラーニングベースの推薦モデル実装 - Two-step recommender systems実装 - PyTorch/RecBoleを活用した実習 - 現場のノウハウと推薦結果の可視化まで

Python Quant投資と一緒にデータに基づいて投資戦略を立て、戦略に沿った投資をしましょう。さまざまな資産配分戦略を実装し、最終的に独自の投資戦略を作成することができます。

私が好きなユーチューバーのグルメマップを作成しながら、フロントエンド、バックエンド、Kakao Map API の使用方法、公開までを一度に学べるフルスタックグルメマップの講義です。

この講座では、Tensorflow を活用してディープラーニングを学習します。線形回帰、ロジスティック回帰、ソフトマックス回帰モデルを学び、最後にファッション画像を分類できる MLP モデルを作成します。

Pandas を使用してデータ分析、前処理、機械学習、ディープラーニングを行うと、常に使用される機能を中心に使用することになります。 こうした重要な内容だけを集めて整理した Pandas Cheat Sheet があります。分厚い本で Pandas を学んで疲れた方に、2 枚の文書で Python Pandas を紹介します。Pandas 公式チュートリアルで提供される cheat sheet を使用して、Pandas の主要機能を習得します。

データサイエンス、ビッグデータ、クローリングを習得したい方のために、 (1) 短時間で最も必要なPythonの核心文法を整理し、 (2) 実践的なクローリングプログラミングを通じてPythonとクローリングに慣れていただきます。

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このコースは、データ可視化の核心ツールであるSeabornと対話型ダッシュボードを構築するplotly/Dashを活用して、実務にすぐに適用可能な可視化能力を育てることに焦点を置いています。様々な実習を通じて、インサイト中心の視覚資料制作とウェブベースのダッシュボード実装能力を共に向上させることができます。

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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?

コーディングはAIが、成果は私が！ 入門者でも可能な実務プログラミング能力最大化！

Pythonでは、並行性/並列性プログラミングを使用してデータを収集し、MongoDBにロードして分析し、モダンなWebフレームワークであるFastAPIを使用して収集したデータを視覚化したWebアプリを開発します。このプロセスでは、コルーチン、マルチスレッド、およびマルチプロセッシングを使用したPythonの並行性/並列性プログラミングを学び、理解し、それを使用してPythonのパフォーマンスを向上させる方法を理解します。 Pythonの並行性/並列性コードを実務に直接適用するのに役立ちます。開発だけで終了するのではなく、AWSクラウドに実際のアプリをデプロイして運用する方法についてお知らせします。

コーディングテストを初めて始める方の目の高さに合わせた、問題プールが中心のPythonコーディングテスト講義です。

このレッスンでは、Python（Python）を活用して、さまざまに動作するサイトからデータを取得（クロール）するテクニックについて学び、それを応用して実践に直面するさまざまな例に直接適用します。これにより、与えられたコードをコピーして貼り付ける方法の一次元的な業務自動化ではなく、Webが動作する基本原理の理解に基づいた実践問題解決中心の技術について学び、これにより皆さんは今後どのサイトでもデータを収集して処理する能力を持つことができます。また、この過程で発生するさまざまな例外状況をどのようにコードで解決するかについての学習を行い、最終的には日常で発生するさまざまな問題をプログラム的思考で解決して自動化することができます。

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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。

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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。

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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。