九月財經課程 FinLab 會推出三堂直播課程,直播課的好處就是可以跟老師面對面直接互動,另外有任何的問題也可以當場提出來一起討論~課程當中,我們主要是針對台股分析,並且分享我們這一年花很多時間打造的 API 平台!
第一堂課程(9/8)當中,我們會教你怎麼用 Python 製作 ADLs 指標,這個指標對於選小型股很有用!課程難度屬於非常簡單,不需要任何程式基礎,可以用於投資時的加減碼。
第二堂課程(9/15)「量化投資第一步:用 Python 實作看盤工具,體驗策略選股」我們會製作 Python 的看盤工具!課程當中還會介紹很多策略,會提供很多選股邏輯,幫助你可以蒐集選股策略!
第三堂課程(9/29),我們將結合 AI 來訓練一個財報機器人,讓它幫我們篩選體質好的股票!
這三堂課程教材都是全新製作,所以不用擔心會與原本的課程重疊,相信就算已經上過線上課程,還是可以學到很多東西,也可以跟大家有更多互動,一起討論,非常歡迎大家一起來上課喔!
目前第一個禮拜的課程釋出,歡迎想要學習 Python 的初學者加入,讓你用最有趣的方式學習 Python,至於進階課程,將在之後慢慢揭曉,追蹤起來不要錯過囉!
https://bit.ly/3gysQps
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅五哥頻道,也在其Youtube影片中提到,寫App教學:第一課(iOS/Android 無難度) ✰ ⭐️✰ ⭐️ ✰⭐️✰ ⭐️ ✰⭐️✰ ⭐️ ✰⭐️ ✰⭐️✰ ⭐️ ✰⭐️ ✰⭐️ ✰ 【如果鍾意哩條片,就記得比個Like同埋訂閲我嘅頻道啦! 】 https://bit.ly/2F6Y2M8 ⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩ ☄精選影片 ☄⇩⇩⇩...
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python ai入門 在 大學生 BIG Student Facebook 的最佳解答
【想學程式的你】
不知道該從哪裡碰起程式語言的你,
Python被大家認為是個好學、有龐大AI資源、
開源平台、函式庫支援的程式🙌🏻
麻省理工、加洲柏克萊等頂大也都採用Python✍🏻
作為資訊科學的入門程式語言教學!
或許可以了解一下別人的學習經驗,
再勇敢地跨出第一步吧!
另外,C跟Java也是十分火熱的程式語言✍🏻
期待有一天看到你們的分享!
「
📍在這篇文章中,會分享我在 2021 Spring 在 ccClub Python 讀書會 的上課心得(…)
1. 「紮實程式基礎」(…)
2. 「一起努力的夥伴」(…)
3. 「從 0 到 1 的作品」(…)
從「主題確定」、「使用者體驗流程」、「架設 LINE Bot」、「程式共編」、「畫面美編」、「成果發表」都是由組員一同完成(…)
📍為什麼要學程式? 為什麼學 Python?
過去在行銷面接觸的多是「內容產製」的工作,但一直希望自己可以多培養「數據分析」的技能(…)在分析數據的過程中,因為自己沒有程式能力,只能用笨重的手法人工處理資料(…)
而 Python 一直都是學程式的必備款(…)面對未來的求職市場,即便是商科學生,從事行銷等工作,會 Python 勢必會比他人更有優勢(…)
📍那 ccClub 的上課方式是什麼?免費/保證金?
「翻轉教室教學法」重練習、有問題直接問
課前:「線上課程」講基礎觀念
課前:5-10 題練習題+ Medium 講義
課間:講師提點+進階觀念
課間:課堂練習+助教協助+講師解題
課後:限時作業
期末:專案
📍課程完全免費,但收「保證金」,一種對自己負責的態度
(…)目的是讓報名課程的人,是「足夠確定下好決心」來學習的,不是來看看或是三分鐘熱度!(…)
📍怎樣的人可以申請 ccClub?怎麼申請?
申請人「沒有任何限制」!不論是否為台大學生,不論是否為學生,不限任何身份(…)
📍最後,我的小分享
學習程式最重要的是「學習環境」,就跟學外語是一樣的,如果沒有好的學習環境,即便有課程,也很難學的下去(…)而且大家也不一定是專業出生,很多是跨領域/斜槓來的,同時年齡層較相近,溝通起來不會有壓力,就不用怕自己真的程度太差,這裡每個人都是這樣走過來的XD
」─ #太郎仔 @20_marketing_note
💡 本文選自 #太郎仔
✨全文看這裡:https://www.blink.com.tw/board/post/102742/
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21世紀含金量最高的潛力職業──資料科學家!
超知識團隊第二版課程再進化
~資料科學三部曲:第一部~
「初學者ok!Big Data大數據特訓班」
無論是Ai人工智慧、Big Data大數據,讓我們用最有效率的課程,帶你理解這些看似龐大難以捉摸的議題,帶你入門掌握其中精髓!
如果你是想學習Big Data大數據的初學者,以下是非常推薦您來參加這套課程三大推爆理由:
1. 循序漸進、講解詳細
專為初學者設計的內容與講義
2. 系統分明、實戰案例
簡單案例到業界實例完整解說
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利用週末兩個整天的高效規劃
歡迎大家和我們一起學習大數據相關技能,成為資料科學家!
上課時間:
8/21(六)8/22(日)9:00-16:30
上課方式:線上直播
學員服務:
課程錄影剪輯影片可無限補課重複學習,學員專屬課程群組可供學員討論解惑。
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python ai入門 在 五哥頻道 Youtube 的最佳貼文
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【機場貴賓室】揀邊張信用卡一定冇得輸
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【信貸報告】信貸評級|追加重要補充資料
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《吸引力法則》粵語
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Please watch: "【AI?人工智能?整網站?】第二集-點樣連結新域名??"
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python ai入門 在 [心得] 自學AI心得- 看板Python - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
各位前輩好
小弟自從一年前開始在本版和DataScience版出沒
漸漸從完全0程式語言基礎,到可以訓練model
受到版上許多人的指引和建議
以下整理這一年多來使用覺得適合初學者的自學資源:
(網誌版本包含連結:https://x60606.pixnet.net/blog/post/300451728)
※什麼人適合讀這篇文章?
. 具有高中數學程度的人(其實也只要會矩陣和向量就可以了)
. 完全沒有程式語言基礎的人
. 有心想自學AI的人,並用於工作領域的人
. 恰好有3-6個月的空閒時間,希望多學一種語言的人
※學習時間大約要多久?
心無旁鶩的全心學習的話,大約一個月可以上手python程式語言
再大約3-6個月可以操作AI機器學習。
之後依應用領域不同自行挑選工具學習。
※第一階段
初學Python 程式語言
推薦書單:
《精通 Python:運用簡單的套件進行現代運算》Introducing Python
作者:Bill Lubanovic
從安裝下載python 及其相關套件開始教起
用語詼諧幽默,比喻生動有趣
不要被中文標題嚇到了,其實它只是introduce而已。
使用方式:
將內容範例程式碼逐步打過,養成眼到手到的習慣,兩周左右便可撰寫基礎程式碼。
從第一章開始閱讀,練習到第六章即可。
第一個難關:環境建立
初學者最常遇到的困難就是在自己的電腦上安裝編譯軟體,
由於Mac, Windows, Linux各種作業系統安裝方式不盡相同,
時常會遇到書上沒有教的窘境。
因此初學者我推薦上面這本書。
小撇步:
之後如果覺得安裝各種套件很麻煩,可以直接下載Anaconda,
使用Jupyter notebook 撰寫,自動包含所有常用機器學習套件。
※第二階段:
熟練Python並了解各種演算法之間的時間複雜度、空間複雜度差異。
推薦學習資源:
Leetcode 網站題庫
使用方法:
挑選自己有興趣的題目寫,也可以選擇難度為「簡單」的題目練習。
大約寫5-10題即可,1-2周即可完成本階段。
完成題目之後可以到討論區看其他專業工程師如何解決同樣的問題,如何更簡單明瞭、運
算更快速。
用最短的時間在資工系最硬必修──「資料結構」、「演算法設計」初窺門道。
並藉此複習上一階段沒有熟練的指令碼。
第二個難關:忘記學過的指令碼
所以需要靠刷leetcode練習複習。同一個題目能夠看到別人用不一樣的方法解決,知道自
己的不足。
※第三階段:
機器學習基礎知識
學習資源:
網路課程:林軒田教授、李宏毅教授
林軒田教授的課程比較學術生硬,投影片精美,講解詳盡有邏輯,數學成分較多,非常適
合對原理有興趣的你。(基礎課程請按此) (進階課程請按此)
李宏毅教授的課程風趣幽默,上課步調比較隨興輕鬆,適合喜歡結合生活應用的你。(ML
lecture 請按此)
使用方法:
兩位台大教授都有將課程影片上傳至youtube,可以挑選一位從頭到尾看完。
太過於理論或數學推導的部分可以兩倍速帶過。
安排一天3小時,綜合做筆記時間,大約4-6周左右可以掌握AI機器學習所有名詞的意義,
以及數學上的邏輯、生活中的應用。
第三個難關:對機器學習原理感到迷惘或卻步
別擔心!請記得,機器學習是數學家和資料科學家經年累月發展出來的深奧學門,一般人
不需要了解全部的詳細原理,像是您學習開車但是不需要知道所有的機械結構,只要掌握
與操作有關的重點,並知道重要名詞之間的關聯即可,目標是下一階段的實作!
※第四階段
機器學習程式碼操作
書單推薦:Tensorflow + Keras 深度學習人工智慧實務應用
網路資源:AI 百日馬拉松 (不是免費的,一個人報名費約2000元左右)
我自己有報名第二屆,值得推薦的地方是他會每天給你一點程式碼
也會提供教學講義網站和重要資源的連結
學期間有助教隨時解答
不過我自己覺得,對非科班出生的人而言,原理和教學圖解部分太少
有時候中文語句也不是很通順,還有許多改進空間
因此上面三個階段完成的人來看會比較不吃力
未來應用若有很好的資源會再補充!
歡迎提供更多資源建議,謝謝!
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1565422919.A.548.html
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