Python 金融數據分析與預測實作
BurgeoningCourse
課程基本資訊
初階課程，可零基礎入門
週數：6 週
影片時數：每週約 1.5 小時以上，共約 10 小時
授課語言/字幕：皆為繁體中文
課程證書：有，須通過課程評分標準，才可獲得免費電子版完課證書，紙本證書需額外申請付費。
費用：3200 元（購課流程）
✔ 100% 純線上：可重複觀看所有課程影片，上課時間彈性自主、無負擔。
✔ 專業教材：老師提供精心編製簡報、範例程式碼。
✔ 完整度高：授課內容完整涵蓋此領域所需相關知識。
✔ 討論區：課程期間無限次詢問老師問題。還可加入課後討論區，老師不定期分享相關知識及答題。
✔ 理論 + 實作：課程編排為理論與實作交互前進，讓您既有紮實理論基礎，同時具備專題實作能力。
課程簡介
金融領域充斥著大量隨時間變化的數據，如：股市、匯率、信用卡、借貸、房價等。隨著大數據分析與機器學習技術快速發展，我們能應用這些技術對金融數據進行各種分析及預測。Python 是實作數據分析、機器學習熱門的程式語言，相關套件完整豐富，且具有簡潔、易學的特性，未來更可繼續深入實作人工智慧，也越來越常應用到金融領域的各種數據應用開發。
在這門課程中，您可以學到：
- 從零上手 Python 程式語言。
- 如何利用 Python 處理多種格式的數據。
- 如何利用 Python 爬取多種金融網站上的數據。
- 如何利用 Python 分析金融數據。
- 如何利用 Python 視覺化呈現金融數據。
- 如何利用 Python 建立機器學習模型並預測金融數據。
- 您可以運用以上所學理論與實作，應用於您的研究或工作之中。
#您可以獲得的技能
#Python #金融數據分析 #金融網站爬蟲 #資料預處理 #統計分析 #相關性分析 #樞紐分析 #時間序列處理 #異常值偵測 #主次因素分析 #資料視覺化 #機器學習預測 #分群
先備知識
此為初階入門課程，無需任何程式經驗或資訊背景，皆可學習，若無學習過 Python，請先修習此免費課程：Python 程式語言入門
並具備以下先備知識：
- 高中數學程度
- 基本英文閱讀能力，可查看函式說明文件
課程大綱
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主題 |
內容 |
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導論 |
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數據分析常用資料結構 |
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資料匯入 |
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資料預處理 |
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資料視覺化 |
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數據分析方法 |
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時間序列處理 |
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基礎機器學習預測 |
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進階數據分析與預測技術導論 |
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備註1：本課程「不包含」金融領域專業知識，而是著重在學習 Python 進行分析與預測的相關技術。
備註2：開課後課程內容仍會根據同學需求做部分調整，若對授課內容有任何建議或問題歡迎提出。
課程示範環境
- Python 3.5
- requests
- Numpy
- Matplotlib
- Pandas
- Scikit-learn
授課教師
徐浩軒
「補根課程」（Burgeoning Course）共同創辦人
「Python 資料科學與人工智慧」FB粉絲專頁 共同創辦人
清華大學 資訊系統與應用研究所 博士候選人
清華大學 資訊工程學士
目前已開設「Python 資料科學實作」、「Python 機器學習與深度學習實作」、「Python 金融數據分析與預測實作」課程，累積學生超過兩千位。
常見問題
Q1、課程可以使用多久？
課程結束後仍享有「一年內」無限使用課程的權利。設計一年內的使用期限有兩個主要原因，第一個是鼓勵大家在有限時間內完成學習；第二個是本課程提供的都是符合當下最新的知識，但知識演進快速，不希望大家學習到過時的知識。如果過了一年期限還想學習，可以透過轉班方式換到最新的一班學習（僅需繳交轉班手續費用 500 元）。
Q2、課程為何有設置的開始與結束時間？
課程設置的開始與結束時間，代表課程老師在這段時間會在課程討論區為您解答問題，課程結束後您還可以繼續使用全部的影片與教材，只是老師沒有提供解答服務，也無法獲得完課證書。如果您希望課程中老師提供解答的服務，但又錯過目前的課程時間，建議您可以報下期課程以獲取老師回答問題的服務。
若還有其它問題，歡迎來信詢問：[email protected]