在處理財務資料時,最關鍵和最昂貴的部分是什麼?
Pandas 程式碼編輯?建立一些先進的演算法來分析和優化投資組合?建立演算法交易和機器人建議的解決方案?也許吧!但是很多時候是…獲取資料!
金融資料是稀缺的且高等級資料提供商通常收取年費 US$20,000 或更多!
然而,在所有金融專業人士或研究人員需要財務資料的案例中,95% 的案例實際上可以從免費或低價的網路資源獲得。其中一些提供了強大的 APIs 和 Python 包裝套件,這使得用 Python 匯入資料和將資料匯入 Python 變得更加容易和自在。
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這門課是由 udemy 熱門講師 Jose Portilla 所主講
課程內容是什麼?
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這個綜合課程的設計與通常要花費數千美元的訓練營相當,最終課程將包括以下主題:
用 Python 程式設計
Python 的 NumPy
深入研究 Pandas 資料分析
全面瞭解 Matplotlib Programming Library
深入可做資料視覺化的 seaborn
使用 SciKit Learn 的機器學習,包括:
線性迴歸( Linear Regression )
正規化( Regularization )
Lasso Regression
Ridge Regression
Elastic Net
K 最近鄰( Nearest Neighbors )
K 均值叢集( Means Clustering )
決策樹
隨機森林
自然語言處理( NLP )
支援向量機
階層叢集( Hierarchal Clustering )
DBSCAN
主成分分析( PCA )
Manifold Learning
模型部署
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如果你參加真正的登月任務,例如 2024 年 NASA 的阿提米絲計畫
你該尋找的是什麼?
答案是:岩石
月球的岩石、土壤及岩芯樣本,能幫助我們探索宇宙的奧秘
NASA 根據過去數次的登月任務,整理了一份樣本資料
在這次課程《使用 Python Pandas 規劃登月任務》中
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