本番データサイエンス Part1. Python入門

企業のデジタル変換（DT）、人工知能（AI）の導入は、機械学習モデルの構築から始まります。ただし、機械学習技術の範囲は非常に広く、最適な方法を選択するには基本的な概念を明確に理解する必要があります。この講義では、機械学習の基本概念を明確に理解するために必要な重要な内容を5つの例を中心に紹介します。

ビジネス実践では、データナビゲーション（EDA）、データクリーニング、スケーリング、異常値処理、対数変換、カテゴリエンコーディングなどが必要な理由と、どのように対処する必要があるかを学びます。また、テーブルデータの結合、（非定型）時系列データの処理方法を学びます。

Python 初心者/非開発者向けの基本的な使用方法とデータの前処理方法について説明します。 付録として、ChatGPT コード インタープリターを使用した前処理方法も紹介します。

データ分析といえば、なんだか途方もなく聞こえますが、実は仮説を立ててデータをもとにこれを検証する過程です。私が構築した仮説を検証するためにどのデータをどのように分析する必要があるかは、Pythonを活用して学ぶことができます。

AIで皆様の株式投資を革新しましょう！この講座で、ナスダック上位25銘柄をターゲットとした、実際に機能するAI自動売買システムをご自身で作成します。韓国投資証券APIで模擬投資を通じて経験とノウハウを積み、実際の口座でAI株式自動売買ができる特別な機会を提供します。株式初心者も問題ありません。株式の基礎概念と米国株をやるべき理由を分かりやすく解説し、全てのソースコードとリモートサポートまで提供します。これから先の60年間、私たちの人生において投資は必須です。皆様と共に歩むAI投資パートナーをご自身で作成してみましょう！

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。

この講義を通じてSQLとデータベースの理解、SQL文法、実際の活用のためのデータベース設計、プログラミングを通じたデータベース活用、データ分析活用事例まで習得できます。

クォント投資のためのPythonトレーディングルームの作成Part 3では、ポートフォリオ理論と実戦投資に必要な概念とコードで実装する方法について学びます。パート1＆amp; 2では、金融データ分析のためのコード実装方法について主に学んだ場合、パート3では、クォント投資の重要な部分を占める＆＃x27;ポートフォリオ＆＃x27;について学びます。なぜポートフォリオを作るのですか？という疑問を持ってポートフォリオ理論を学び、これをPythonで実装したり、実戦ポートフォリオ投資に必要なコード実習も進めます。 その講義を通じて、あなただけのポートフォリオ投資に役立つことを願っています。

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?

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。

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

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。

プログラミングに触れていない初心者やPythonについてある程度理論知識がある方を対象にしており、実際のプロジェクトに基づいて講座の主な目的は、Pythonに対する関心と楽しさを感じることを追求します。このコースでは、Pythonでより多くのアイデアとより多くの楽しみを得ることを願っています。

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

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

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。

これで、Pythonの結果をWebページとして表します！ Pythonだけを使って自分だけのWebページを作ることができます。データ分析、機械学習など、Pythonで作成した結果をWebページで確認できるInteractive DashBoardを作成する機会です！

Open APIとPythonを活用して、業務効率を向上させるために必要なスキルとノウハウを学ぶことができます。

自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。

最新のスタートアップで活用されているフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱えるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で素早く活用できる技術です。本講義では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを扱い活用できる技術まで学習します。

ついに皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、一歩ずつ確率と統計の原理について学んでいきます。参考書籍「皆の確率と統計」https://wikidocs.net/book/18165

このコースは、Pythonを使用した機械学習の数学と統計の基本的な内容を実践するプロセスです。機械学習とディープラーニングにはプログラミング能力も必要ですが、原理を理解するために数学的背景が必要です。このプロセスにより、人工知能に必要な基礎数学をじっくり身につけることができます。