Kurs
Financial Trading w Pythonie
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 317 recenzji
Naucz się wdrażać własne strategie handlowe w Pythonie, testować je historycznie i oceniać ich skuteczność!
Finanse stosowane
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Naucz się wdrażać własne strategie handlowe w Pythonie, testować je historycznie i oceniać ich skuteczność!
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj podstawy sieci neuronowych i naucz się tworzyć modele deep learning w Pythonie z użyciem Keras 2.0.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj manipulację ciągami znaków i opanuj używanie wyrażeń regularnych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się przetwarzać, przekształcać i manipulować obrazami według własnej woli.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj świat machine learning i odkryj, jak projektować, trenować i wdrażać modele end-to-end.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj podstawy gradient boosting i twórz nowoczesne modele machine learning z XGBoost do rozwiązywania problemów klasyfikacji i regresji.
Uczenie maszynowe
Kurs
W tym kursie poznasz uczenie nienadzorowane dzięki technikom takim jak klastrowanie hierarchiczne i k-means z użyciem biblioteki SciPy.
Uczenie maszynowe
Kurs
Prowadź i analizuj eksperymenty z testami A/B w Pythonie. Opanuj wartości p, kontrole poprawności i analizę wspierającą decyzje biznesowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Kurs koncentruje się na inżynierii cech i uczeniu maszynowym dla danych szeregów czasowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się efektywnie przekształcać, czyścić i analizować dane za pomocą Polars, biblioteki Pythona do szybkiej manipulacji danymi.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj podstawy walidacji modeli, technik walidacji i zacznij tworzyć zwalidowane, wydajne modele.
Uczenie maszynowe
Kurs
Zbuduj podstawy, by myśleć statystycznie i mówić językiem swoich danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Zbuduj krok po kroku asystenta obsługi klienta z Google’s Agent Development Kit (ADK).
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawy rachunku prawdopodobieństwa: zmienne losowe, średnia, wariancja, rozkłady prawdopodobieństwa i prawdopodobieństwa warunkowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
W tym kursie nauczysz się importować i zarządzać danymi finansowymi w Pythonie, korzystając z różnych narzędzi i źródeł.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się przygotowywać dane wniosków kredytowych, stosować machine learning i reguły biznesowe, by ograniczać ryzyko i zapewnić rentowność.
Finanse stosowane
Kurs
Twórz własne pakiety Python, by ułatwić używanie kodu i dzielenie się nim z innymi.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Rozwijaj umiejętności pandas i odpowiadaj na pytania marketingowe, łącząc, wycinając, wizualizując i nie tylko!
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Oceń ryzyko i zwroty, twórz portfele akcji ważone kapitalizacją rynkową, prognozuj i zabezpieczaj ryzyko rynkowe przez scenariusze.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj koncepcję redukcji wymiarowości danych i opanuj techniki jej wykonywania w Pythonie.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj zarządzanie ryzykiem, wartość zagrożoną i więcej, stosując je do kryzysu finansowego z 2008 roku w Pythonie.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy relacyjnych baz danych i naucz się, jak z nimi pracować.
Przetwarzanie danych
Kurs
Twórz interaktywne wizualizacje danych w Pythonie za pomocą Plotly.
Wizualizacja danych
Kurs
Ten kurs pokaże Ci, jak zintegrować dane przestrzenne z Twoim workflow Data Science w Pythonie.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się modelować i przewidywać wartości danych giełdowych za pomocą modeli liniowych, drzew decyzyjnych, lasów losowych i sieci neuronowych.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj najważniejsze podstawy finansów z użyciem Python i NumPy.
Finanse stosowane
Kurs
Buduj zespoły AI, które współpracują, automatyzują przepływy pracy i generują treści dzięki CrewAI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się rozpoczynać tworzenie modeli deep learning z Keras.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj techniki automatycznego strojenia hiperparametrów w Pythonie, w tym Grid, Random i Informed Search.
Uczenie maszynowe
Data science to dziedzina wiedzy skoncentrowana na pozyskiwaniu informacji z danych. Korzystając z umiejętności programowania, metod naukowych, algorytmów i nie tylko, data scientists analizują dane, aby tworzyć przydatne wnioski.
Będziesz potrzebować nauki języka programowania, takiego jak Python lub R, i opanowania zasad matematyki i statystyki. Niezbędna jest również znajomość metod analizy danych i narzędzi data science. Istnieje wiele sposobów nauki data science. Oprócz formalnych form edukacji, takich jak studia czy kursy akademickie, istnieje wiele innych zasobów, które pomogą ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów online i samouczków dostępne są książki, filmy i wiele więcej.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, data scientists potrzebują umiejętności programistycznych w językach takich jak Python, R i SQL. Ponadto data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, wiedzy z zakresu wizualizacji danych, obróbki danych i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
W zastosowaniach zawodowych prawie każda branża może w pewnym stopniu korzystać z data science. Organizacje opieki zdrowotnej używają data science do wykrywania i leczenia chorób, podczas gdy firmy finansowe używają jej do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszelkiego rodzaju branże używają data science do marketingu, np. do budowania systemów rekomendacji i analizowania odejść klientów.
Tak, data science jest jednym z najszybciej rozwijających się sektorów w USA i na całym świecie. Jest to również jedna z najlepiej opłacanych karier. Według danych Payscale, doświadczeni data scientists zarabiają średnio 97 609 USD i mają ocenę satysfakcji czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy tu wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science są często wymagające, wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w data science wymaga dużo nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga dużo praktycznego doświadczenia.
Tak, będziesz potrzebować doświadczenia w programowaniu w takich językach jak Python, R, SQL, Java czy C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię Python jest często preferowanym wyborem wśród osób stawiających pierwsze kroki.
Dla osoby bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub matematycznego przygotowania zazwyczaj zajmuje to 7 do 12 miesięcy intensywnych studiów, aby osiągnąć poziom data scientist na poziomie podstawowym. Jednak ważne jest, aby pamiętać, że nauka jedynie teoretycznych podstaw data science może nie uczynić cię prawdziwym data scientistem.
Gdy opanujesz podstawy data science, możesz specjalizować się w różnych obszarach – machine learning, sztuczna inteligencja, analiza big data, business intelligence i analityka, eksploracja danych i wiele innych.
Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.