The Eye to Your Ideal Course
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-trading-machine-learning-gcp Введение Дорогие читатели! Сегодня я хочу поделиться с вами своими впечатлениями от курса “Введение в торговлю, машинное обучение и GCP”, доступного на платформе Coursera. Это отличная возможность…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applying-data-analytics-business-in-finance Обзор курса Applying Data Analytics in Finance В современном мире финансов все большее внимание уделяется аналитике данных. Курс Applying Data Analytics in Finance, предлагаемый на платформе Coursera,…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series مقدمة تنبؤ الطلب هو جزء أساسي من إدارة سلاسل الإمداد، ودورة “تنبؤ الطلب باستخدام السلاسل الزمنية” على كورسيرا تعد واحدة من الدورات القيمة في هذا المجال. تعتبر…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-trading-machine-learning-gcp مقدمة في عصر التكنولوجيا الحديث، يتسارع عالم التداول في الاتجاهات الجديدة، ويعتبر التعلم الآلي من أبرز هذه الاتجاهات. لذلك، أعلنت Coursera عن دورة جديدة بعنوان “مقدمة في…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applying-data-analytics-business-in-finance استعراض دورة تطبيق تحليلات البيانات في المالية على كورسيرا إذا كنت ترغب في تعزيز مهاراتك في تحليل البيانات المالية وفهم كيفية تطبيق هذه التحليلات في مواقف العالم…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series 과정 개요 이번 포스트에서는 Coursera의 ‘수요 예측을 위한 시계열(Demand Forecasting Using Time Series)’ 과정을 소개하고, 리뷰하고, 추천해보겠습니다. 이 과정은 공급망 기초를 위한 머신러닝 전문 과정의 두 번째…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-trading-machine-learning-gcp 안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 Introduction to Trading, Machine Learning & GCP 과정에 대해 리뷰해 보겠습니다. 이 과정은 트레이딩의 기본적인 개념부터 머신러닝을 활용한 간단한 트레이딩 전략에 이르기까지 다양한…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/time-series-survival-analysis はじめに 最近、Courseraで「専門モデル：時系列分析と生存分析」という講座を受講しました。機械学習の重要なタスクを補完する追加のトピックを探求するこのコースは、予測や検閲データの分析に非常に役立ちます。実践的な内容も豊富で、自分のスキルを高めることができました。 講座の概要 このコースでは、データの時系列分析および生存分析についての技術を学びます。特に、時系列分析は予測への適合性が高く、回帰モデルと比較してその強みを発揮します。また、検閲データの解析方法についても学ぶことができました。 シラバスの内容 時系列分析の導入 最初に、時系列の主なコンポーネントと、正確なモデルを作成するための分解モデルの使い方を学びました。 定常性と時系列スムージング このモジュールでは、定常性の重要性と、非定常性を特定し解決する方法を学び、モデルの精度向上に役立つスムージングのテクニックも習得しました。 ARMAおよびARIMAモデル 移動平均モデルに関する理論を学び、ARMAモデルのコーディング練習をしました。さらに、SARMAやSARIMAモデルの使用にも触れました。 深層学習と生存分析の予測 このモジュールでは、深層学習と生存分析を用いた予測方法についても学びました。生存分析は、イベントの発生時間を分析するために広く使用されています。 まとめ 全体として、このコースは非常に充実しており、時間をかけてでも受講する価値があります。機械学習の理論と実践をバランス良く学びたい方にぜひおすすめしたい講座です。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/time-series-survival-analysis
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-trading-machine-learning-gcp 最近、Courseraで提供されている「Introduction to Trading, Machine Learning & GCP」というコースを受講しました。このコースは、トレーディングの基礎を学ぶだけでなく、機械学習を活用したトレーディング戦略の開発に焦点を当てています。 コースの初回モジュールでは、トレーディングの基本的な概念が説明されており、トレンド、リターン、ストップロス、ボラティリティについて学びます。続いて、機械学習の基礎が紹介され、どのようにデータを分析し、トレーディングに応用できるかを理解することができます。 次のモジュールでは、BigQuery MLを使用した監視学習について学びます。実際に回帰モデルを構築する実践的な経験を得ることができ、非常にモチベーションの高い内容でした。さらに、ARIMAモデルを用いた時系列データの分析方法についても扱われており、金融データを使ってARIMAモデルを構築する実習が行われます。 そして、ニューラルネットワークと深層学習についても紹介され、モデルの一般化を測定するためのレギュラリゼーションや交差検証について学びます。特に、Google Cloud Platform (GCP)を活用する方法が詳細に説明されているのが印象的でした。これにより、最新のテクノロジーを用いたトレーディング戦略の構築に挑戦できる点が魅力的です。 総合的に見て、このコースは初心者から中級者にとって非常に有益な内容となっており、実践的なスキルを身につけることができる優れた機会です。特に機械学習をトレーディングに適用したいと考えている方には大いにおすすめします。さあ、このコースを受講して、自分のトレーディングスキルを次のレベルに引き上げましょう！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-trading-machine-learning-gcp
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applying-data-analytics-business-in-finance 最近、Courseraで「Applying Data Analytics in Finance」という素晴らしいコースを受講しました。このコースは、金融分析の技術を学ぶための入門として非常に有用です。コースでは、時間シリーズデータの解析方法や、現代ポートフォリオ理論におけるリスクとリターンのトレードオフを理解する方法を学ぶことができます。 コースは以下のモジュールで構成されています: 1. 金融分析と時間系列データの導入 このモジュールでは、金融分析の基礎を学びます。いつ、どのように金融分析を実践するのか、そしてその際に注意すべき点について説明があります。主に企業株の価格、リターン、リスクに焦点を当てていますが、これらの技術は他の分野にも応用できます。 2. パフォーマンス指標とホルト・ウィンターズモデル 時間系列データを分析し、予測モデルを構築するための分析手法を学びます。移動平均や指数平滑法、ホルト・ウィンターズ法などが取り上げられます。 3. 定常性とARIMAモデル まずは時系列データの定常性について学びます。そして、非定常データを定常化する方法や、ARIMA予測モデルの構築についても学びます。 4. 現代ポートフォリオ理論とアルゴリズミックトレーディングの導入 最後に、リスクとリターンのバランスを理解し、投資ポートフォリオを評価するための基礎的な測定について説明があります。 このコースは、金融業界で働くことを考えている人やデータ分析に興味がある人に特にお勧めです。実際のビジネスシーンで役立つ分析手法を学ぶことができるため、非常に価値があります。これを受けることで、データ分析の実践的なスキルを身につけ、一歩先のキャリアに進むための基盤を築くことができます。 是非、このコースを通じて金融分析の基礎を学び、自分のキャリアを向上させてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applying-data-analytics-business-in-finance