Contents
使用Pandas、SQL資料庫、JSON、Web API等，掌握真實世界的機器學習和金融專案。
從這 15.5 小時的課程，你會學到
- 使用 Pandas 的高階真實世界資料工作流程，這在其他課程中是找不到的
- 使用 Pandas 和 SQL 資料庫並行工作（從兩個世界中獲得最好的）
- 使用 API、JSON 和 Pandas 從網上匯入大型資料集
- 把 Pandas 帶到它的極限（甚至更遠……)
- 機器學習應用：預測房地產價格
- 金融應用：回溯測試和正向測試投資策略+指數跟蹤
- 使用 Pandas 的特徵工程、標準化、虛擬變數和取樣
- 處理大型資料集（數以百萬計的行/列）
- 處理完全混亂/不乾淨的資料集（真實世界中的標準情況)
- 用 Pandas 處理字串化和巢狀的 JSON 資料
- 從資料庫（SQL）載入資料到 Pandas，反之亦然
- 將 JSON 資料載入到 Pandas 中，反之亦然
- 用 Pandas 進行網頁爬蟲( Web-Scraping )
- 清理大型混亂的資料集（百萬行/列）
- 使用 API 和 Python 封裝套件，從網路上匯入大型資料集
- 用真實世界的大型資料集進行解釋性資料分析
- 用 Matplotlib 和 Seaborn 進行高階視覺化分析
要求
- 你應該熟悉Python（標準程式庫、Numpy、Matplotlib）
- 你應該曾經使用過 Pandas（至少你應該知道基礎知識)
- 一台能夠儲存和執行 Anaconda 的桌上型電腦（Windows, Mac, 或Linux）。本課程將指導你安裝必要的免費軟體。
- 一個能夠播放高畫質影片的網際網路連線
- 一些高中水平的數學技能就更好了（不是必須的，但有幫助)
課程說明
歡迎來到第一個高階和基於專案的 Pandas 資料科學課程
本課程的起點是許多其他課程的終點。你可以編寫一些Pandas程式碼，但你仍然在真實世界的專案中掙扎，因為
- 真實世界的資料通常不是以一個或幾個文字/excel檔案提供的–需要更高階的資料匯入技術
- 真實世界的資料是大的、非結構化的、巢狀的和不乾淨的 — 需要更高階的資料操作和資料分析/視覺化技術
- 許多易於使用的 Pandas 方法在相對較小和乾淨的資料集上效果最好 — 真實世界的資料集需要更多的通用程式碼（結合其他程式庫/模組）。
無論你是為了資料分析、機器學習還是金融目的而需要優秀的 Pandas 技能，這都是讓你的技能達到專家級水平的正確課程! 掌握你的真實世界專案
本課程涵蓋完整的資料工作流程A-Z：
- 從 JSON 檔案匯入（複雜和巢狀）資料
- 透過 Web APIs、JSON 和封裝包從網路上匯入（複雜和巢狀）資料
- 從 SQL 資料庫匯入（複雜和巢狀的）資料
- 在 JSON 檔案中儲存（複雜的和巢狀的）資料
- 在 SQL 資料庫中儲存（複雜的和巢狀的）資料
- 與 Pandas 和 SQL 資料庫並行工作（獲得兩個世界的最好結果）
- 高效地從許多文字/CSV檔案中匯入和合併資料
- 用更多的通用程式碼清理大型和混亂的資料集
- 清理、處理和平整資料框架中的巢狀和字串化資料
- 知道如何處理和規範化 Unicode 字串
- 有效地合併和串聯許多資料集
- 規模化和自動化的資料合併
- 使用高階視覺化工具（高階 Matplotlib 和 Seaborn ）進行解釋性資料分析和資料展示
- 用高階資料聚合和分組測試 Pandas 的效能極限
- 用簡單的 Pandas 程式碼進行資料預處理和機器學習的特徵工程
- 使用你的資料1：在預處理的資料上訓練和測試機器學習模型並分析結果
- 使用你的資料 2: 投資策略的回溯測試和正向測試（金融和投資棧）
- 使用你的資料3：指數跟蹤（金融和投資堆疊）
- 使用你的資料4：用 Python 以漂亮的 HTML 格式展示你的資料（網站品質）
- 以及更多…
我是Alexander Hagmann，金融專業人士和資料科學家（有7年以上的行業經驗），是Pandas、（金融）資料科學和Python金融的最暢銷講師。期待在本課程中見到您!
目標受眾
- 每個真正想掌握大型、混亂和不乾淨的資料集的人。
- 每個想提高技能的人，從 “我可以寫一些Pandas程式碼 “到 “我可以用Pandas掌握我的真實資料專案”
- 資料科學家
- 機器學習專家
- 金融和投資專業人士
- 研究人員
講師簡介
Alexander Hagmann 資料科學家 | 金融專業人士 | 企業家 ( 更多講師主講課程介紹 )
Alexander 是一位擁有金融專業的資料科學家，在金融和投資行業有超過 9 年的經驗。同時，他也是 Udemy 最暢銷的講師。
- Pandas 的資料分析/處理
- (金融)資料科學
- 企業與金融的 Python
Alexander 的職業生涯始於傳統的金融部門，後來逐步進入資料驅動和人工智慧驅動的金融領域。他目前從事尖端金融技術專案，為演算法交易和機器人投資提供解決方案。Alexander 很高興能在這裡與其他人分享他的知識。完成課程的學生在世界各地最大、最受歡迎的科技和金融公司工作。
Alexander 的課程有一個共同點: 內容和概念實用且經過現實世界的證明。明確著重於技能獲取和概念理解，而不是去記憶。
Alexander 擁有金融碩士學位，並通過了所有三個 CFA 考試(他目前不是 CFA 協會的活躍成員)。
英文字幕：有
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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