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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP
by Google Cloud Training- 4.6
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Approx. 8 hours to complete
BigQuery Magic and Ties to Pandas...
Data Science:Data Mining & Natural Language Processing in R
by Minerva Singh- 4.5
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13 hours on-demand video
Harness the Power of Machine Learning in R for Data/Text Mining, & Natural Language Processing with Practical Examples MASTER DATA SCIENCE, TEXT MINING AND NATURAL LANGUAGE PROCESSING IN R:...
$12.99
Data Visualization in Python for Machine Learning Engineers
by Mike West- 4.2
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44 mins on-demand video
The Complete Python Course for Machine Learning Engineers Data Wrangling in Pandas for Machine Learning Engineers Data Visualization in Python for Machine Learning Engineers (This one) ...
$13.99
Python Programming Masterclass for Beginners : Zero to Hero
by Nancie Martin- 4.4
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25 hours on-demand video
From strings tuples to even libraries such as Pandas and SK learn we will be understanding Python in depth and in an efficient manner....
$11.99
Fundamentals of Programming using Python 3
by Durga Viswanatha Raju Gadiraju- 0.0
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10 hours on-demand video
Overview of Pandas Libraries...
$12.99
【世界で8万人が受講：Python for Finance】Pythonを使って学ぶ現代ファイナンス理論と実践
by 365 Careers- 4.3
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8 hours on-demand video
ポートフォリオ理論、コーポレートファイナンス、資本資産評価モデル（CAPM）、デリバティブの値決め、モンテカルロシミュレーションといった内容を中心に、Pwcなどで活躍した講師が理論と実践に基づき解説します。 本講座は、世界で105万人の受講生を有する365CareerによるPython for Financeの完全日本語版です。 ファイナンスの修士号を持ち、Pwcやコカ・コーラでファイナンスアドバイザーとして実績を残した講師がファイナンス理論について分かりやすく解説していますので、 今まで参考書を読んで挫折してしまった方や、プログラミングを通じてファイナンス分析を効率的に行いたい方にとって最適なコースとなっています。 なお、実装はPythonを通じて行っていきますが、最終的なコードが全て資料として準備されており、且つ実装の内容についても詳しく解説していますので、初心者の方でもすぐにファイナンス分析を始めることが可能です。 ファイナンスの分野でPythonを使うメリットとして、その柔軟性と演算能力が挙げられます。 本コースではAPIを用いてYahooから最新の株価を取得していきますが、株価のデータの取得は1行のコードを書くだけです。 そして、一度コードを書いたら、あとは同じコードを実行するだけで、最新のデータの基づく各指標を得ることができます。 また、本コースでは株式のオプションの値段を求めるため、10000回x250回の演算を行いますが、Pythonの演算能力を使えばわずか数秒で演算を行うことが可能です。 つまり、ファイナンス分析とPythonを組み合わせることによって、簡単に、且つ効率的に分析を行うことができるようになるのです。 本講義では微分などの難しい概念を用いず、直観的に理解できるように工夫されていることが大きな特徴です。 学習を終えた時には、ブラックショールズ方程式といったファイナンスの難解な概念をご自身の言葉で説明できるようになっているでしょう。 ファイナンスの分野に金融工学の手法が用いられる傾向は今後も強まっていくことでしょう。 そんな中、膨大なデータを元に適切な分析をする上では、プログラミングとファイナンスの知識を身につけておくことは必須です。 本コースを受講し、ファイナンス分析を進めるための武器を身につけて下さい。 個別の株式のリスクとリターンの計算方法 株式ポートフォリオのリスクとリターンの計算方法 単回帰分析と重回帰分析の概要と実装方法 資本資産評価モデル（CAPM）の概要 シャープレシオを用いた株式の比較 モンテカルロシミュレーションの実装を通じた株価の予測 ブラックショールズ方程式を使ったオプションの値決め Pythonの基本的な文法 関数、条件分岐、loopなどの実装方法 Pandas、Numpy、Matplotlibといった機械学習ライブラリの基本的な使い方 APIを使って外部から株価の情報を取得する方法 効率的フロンティアの概要と、グラフへの描画 市場ポートフォリオ、リスクフリーアセット、エクイティプレミアムなどの意味とその考え方...
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Complete Python Developer in 2021: Zero to Mastery
by Andrei Neagoie- 4.7
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30.5 hours on-demand video
How to become a Python 3 Developer and get hired! Build 12+ projects, learn Web Development, Machine Learning + more! Become a modern and complete Python developer! Join a live online community of over 400,000+ developers and a course taught by an industry expert that has actually worked both in Silicon Valley and Toronto....
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（経営者・リーダー向け）AI開発の全工程をライブ解説！ AI・人工知能を理論と実践の両面から理解する
by 外崎 督晃- 0.0
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2.5 hours on-demand video
これからの時代、AIを無視して業務改革・カイゼンは語れません。VBA・Access / File Maker・基幹システムなど、定型処理のIT化にフォーカスした従来技術では実現できない領域に踏み込めるポテンシャルを、AIは秘めています！ AI（人工知能・機械学習）とは、「データから生成されたプログラム」のことです。２時間30分に及ぶ本講座のすべてのレクチャーは、この言葉の真意をお伝えするために設けられています。 この講座を作った理由 近い将来、AIは普及が進んで無視できない技術になっていく一方で、誤解されやすい技術でもあります。この講座は、AIの開発者・研究者 ”以外の” 方々に、AIの仕組みを正しく理解してほしいという想いから作りました。 AIをテーマにした講座の多くは、エンジニア（プログラマー）を受講者として想定しています。その為、プログラミング経験のない方々にとっては、難解でとっつきにくい内容になりがちです。一方、非エンジニアを対象とした講座は、AI導入の効果についてビジネス上の観点から抽象的に説明するものが多く、AIプログラムの実体をイメージできず納得感に欠けます。 本講座は、この両者のギャップを補完するように構成されています。経営者や、業務カイゼンを推進するリーダーなどの非エンジニアを対象としつつも、AIプログラムの作り方について、ライブコーディングを通じて極めて具体的に解説しています。 Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、XGBoost、Jupyter Notebook など、誰でも無償で使用できるオープンソースのプログラミング言語やツール群を駆使して、AIプログラムを、ゼロから運用可能なレベルまで作り込んでいく全工程を収録しています。ひとつひとつの作業について、その「目的」や「理由」を丁寧に解説しながら進めていますので、これらの言語やツールをご存知ない方でも問題なく理解できます。 本講座はプログラミング方法について学ぶ事を目的としておりません。開発環境の構築方法やプログラミング言語の文法、実装上の注意点などのエンジニア向けトピックは、意図的に省略しています。 この講座を修了すると 自らの業務を振り返って、以下の問いに答えられるようになっています。 ・自分が担当している業務プロセスのどこにAIがフィットしそうか？ ・どれくらいの費用対効果が見込めそうか？ ・導入するうえで、どういうリスクがあるか？ ・どういう段取りで、AI開発を進めていけば良いか？ 昨今のAIブームについて なぜ、ここ最近AI・人工知能が巷を賑わせているかご存知ですか？ それは、今までIT化の範疇外と考えられていた様々な業務・作業をこなせる可能性を秘めた、汎用的な技術だからです。 [ AI活用の事例 ] カメラに映っている人物の顔から、ID・パスワードを使わずに利用者を認証する 文章を別の言語に翻訳する 音声データから文字起こしする 天気・気温、周辺のイベント情報などの多様なデータから、商品需要を予測して仕入れ量を最適化する 生産設備のモーター音から、故障の前兆を検知する レントゲン写真から、患部を特定する データセンターに設置されている各種センサーを使って、空調設備の消費電力を最小化する 顕微鏡画像から、ブランド品の真贋を判定する これらはほんの一例です。様々な分野や業種に応用事例があります。 本講座を通じて、AIに関するSF的なイメージから脱却して、現実的な視点でAI活用を検討できるようになってください！...
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Complete 2020 Data Science & Machine Learning Bootcamp
by Philipp Muellauer- 4.6
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Introduction to Machine Learning for Data Science
by David Valentine- 4.4
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Pandas – The Python Data Analysis Library...
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