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你想增加在就業市場的竸爭能力嗎?
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想在行業得到領先地位? 業務增長? 洞悉先機嗎?(例如營業數據，股價，統計結果等等...)
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實戰範例
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在這部分，你將創建一個最强大的深層學習模型。我們甚至可以說，創造最接近“人工智慧”的深層學習模式。那是為什麼？因為這個模型會有長期的記憶，就像我們人類一樣。
典型的 RNN 具有短暫的記憶，正是因為這個原因既不流行也不強大。但最近在遞歸神經網絡方面的一項重大改進促成了長期短期記憶 RNN 的普及，這徹底改變了遊戲規則。希望能夠將這些尖端的深度學習方法納入加開課程！你將從中學習如何實現這個超强大的模型，我們將使用它來幫助決策，挑戰接近實際股票價格。斯坦福大學的研究人員也面臨著類似的挑戰，我們的目標是至少做到與他們相近。
* 解鎖單元若達標，上傳時間會是開課兩個月後，機器學習主要會以下載現成的機器學習 model 直接套用。
心動了嗎？趕快分享以下連結，拉親朋好友一起來解鎖這些單元吧！
https://hahow.in/cr/pythondata
課程主要分為四個部分，一開始如果還沒有安裝 Python 的同學，我們從零開始先安裝程式，之後便會開始進行以下的課程內容。 (*授課將以 Python３為主)
統計數據分析
在大數據（又稱巨量資料）的浪潮下，每個企業領袖都在思考如何利用大數據為企業創造競爭優勢，然而不管企業有無導入大數據，更重要的是在於分析與應用，利用這些零散的資訊，找出規則與趨勢，製造有利企業決策的資訊，才能為企業不管是採用產品差異化、成本領導、或是客戶體驗 的競爭策略，拉大與對手的差距。
在這個部分，我們會介紹一些用於資料分析的基本操作。可以用來快速處理數位數據和分析。而且跟 Excel 文件可以連接互用。在這個課程中，你將獲取職業數據分析師的必備技術。發現數據模式和內部規律。
資料視覺化
數據視覺化是指以圖形或圖形形式呈現數據，如餅圖。這使受眾能夠更快地識別模式。互動式視覺化允許決策者鑽取細節層。這將改變透視圖，以便用戶可以查看分析背後的事實。
在這個部分，我們會介紹和繪製一些做數據分析，統計和金融投資會用到的圖表。這對經常需要分析數據和資料的同學很有幫助。因為除了數字，很多時候看圖表會更容易理解和分析數據結果。完成這部分課程之後，同學就可以把分析出來的資料繪製成圖樣，建立基本的可視化數據模型，向讀者提供直觀的數據圖譜，並利用統計和實驗等技能推斷結果和解決問題。
金融理財分析
歷史數據法假定未來與過去相似，以長期歷史數據為基礎，根據過去的經歷推測未來的資產類別收益。有關歷史數據包括各類型資產的收益率、以標準差衡量的風險水平以及不同類型資產之間的相關性等數據，並假設上述歷史數據在未來仍然能夠繼續保持。在進行預測時一般需要按照通貨膨脹預期進行調整，使調整後的實際收益率與過去保持一致。
算法交易
自動交易買賣程式交易最大的優勢之一是能夠將人的情緒從市場中移除，因為交易被限制在一組預先定義的標準內。為什麼這是一個優勢？是因為人類交易容易受到情緒的影響，從而導致不合理的決定。導致交易者不易做出錯誤決定的兩種情緒是恐懼和貪婪。
程式交易的另一個優勢是能夠進行回測。交易者很難知道他們的交易系統的哪些部分起作用，哪些部分不起作用，因為他們不能根據過去的數據運行他們的系統。使用程式交易，您可以根據過去的數據運行算法，看看它是否在過去有效。這種能力提供了一個巨大的優勢，因為它允許您執行交易系統之前刪除任何缺陷。
註：教學方式會以「螢幕側錄操作畫面和中文進行」。預計回答問題和批改作業的頻率大概是兩個星期一次。作業設計會以問答方式，批改方式會另外有答案提供至回覆區。
Python 是一種全功能的程式設計語言，幾乎能做任何其他語言能做的事情，而且速度可比。它的用戶體驗非常友好，語法（單詞和結構）非常簡單，容易閱讀和學習。即使不懂任何編程語言，大部分都可以理解！
程式設計只是輸入電腦要執行的指令的行為。這些指令可以處理一些數字，修改文字，在檔案中查找資訊，或者通過互聯網與其他電腦通信。
我們不一定要做專業的程序員。 不過，如果你是辦公室職員、管理員、學者，或者任何其他使用電腦工作或娛樂的人，學習程式設計的基本知識就可以優勝於別人。
誰適合這門課程？
如果你是以下類型的人，這門課程應該很適合你：
- 想學習金融相關的資料科學的大學或研究所學生
- 統計工程背景，想學習統計分析的大學或研究所學生
- 初入金融分析、資料分析領域的社會新鮮人
- 想利用電腦分析，挑選，自動交易美股的投資人士
此課程講師為外師，不是台灣國語。由於每個人習慣的翻譯方法不同，若學員看過此募資影片後覺得不習慣這樣的直譯方法，那您可能比較不適合修習此堂課程喔！
講師介紹
Anders
- 大學主修資訊科技和數學
- 完成特許金融分析師資格 (CFA)
- 現任外滙投資經理
免責聲明
這堂課主要是以 Python 這個工具，教授財務資料的分析與知識，技術本身為輔，但投資風險本是有賺有賠，需自行承擔投資的風險與後果。
