lora技術應用課程

AI金融數據分析與實作

金融領域充斥著大量的隨時間快速改變的數據,例如股市、匯率、房價等等,藉由此課程能讓學員熟悉Python程式開發,並學習如何將深度學習的演算法應用到金融領域上,針對於金融領域的資料進行分析以及預測。

選擇中華數位的好處

教學實力

20年教育訓練經驗 + 業界產品開發講師不定期編譯符合業界需求的課程內容,用專業的角度和實戰經驗帶你快速與產業界接軌。

業界肯定的專業實力見證

百大企業派訓與團體外訓

客製化的內外訓教學服務,依專案需求調整課程內容。

企業客製化嵌入式教育訓練 企業客製化嵌入式教育訓練

結訓就業沒煩惱

實作專題立即與產業接軌就業沒煩惱

嵌入式課程結訓就業

課程大綱

  • Python 相關簡介
    1. Class, function, dictionary 等等python常用語法介紹
    2. 介紹處理資料之常用python package --Numpy, Pandas
    3. 視覺化資料
    4. 介紹金融相關package --talib
  • 機器學習導論
    1. 介紹Scikit-learn套件
    2. 利用Scikit-learng套件建立監督式 以及非監督是方法之分類器
    3. 介紹資料標準化(Standardization), 資料清理(Data Cleaning), 補值等等資料前處理概念
  • 爬蟲的環境與準備
    1. 監督式學習方法
      (線性回歸, SVM, Decision Tree…)
    2. 非監督式學習方法
      (K-menas,K-means++…)
  • Scikit-Learn機器學習相關應用
    1. 介紹Scikit-learn套件
    2. 介紹資料標準化(Standardization),
      資料清理(Data Cleaning),
      補值等等資料前處理概念
    3. 利用Scikit-learng套件建立監督式以及非監督式方法之分類器
  • 深度學習導論
    1. 機器學習v.s深度學習
    2. 深度學習之歷史起源
    3. 深度學習之應用範圍
    4. 介紹神經元(Neuron), 類神經網路(Neural Network),激勵函數(Activation function) 等等深度學習相關內容
  • Tensorflow/keras深度學習程式語言設計
    1. 安裝Tensorflow, keras, Tensorflow-gpu
    2. 介紹 Google Colaboratory環境
    3. 介紹使用 keras 建立深度學習環境 (DNN架構)
    4. 視覺化工具: TensorBoard
    5. 如何使用GPU加速訓練
  • 卷積神經網路 (LSTM)的概念介紹與應用
    1. 時間序列資料處理以及分析導論
    2. 介紹LSTM的網路架構
    3. 使用keras建立LSTM架構
    4. 針對金融資料利用LSTM方法建立分析以及預測模型
  • 專題實作
    1. Python語言應用與實作(包含Function, Dictionary, 檔案操作等)
    2. Sklearn package實作(包含房價預測,股市預測等等)
    3. Tensorflow/keras應用實作

適合對象

  • 想利用Python來針對金融市場做預測分析者
  • 對金融領域分析有興趣願意嘗試者

職涯發展

  • AI金融數據分析
  • 大數據分析及數據挖掘
  • 數據研發工程師

開課時間

109年8月23日至109年9月6日

( 週日全天班 AM9:30至PM5:30 )

專業課程諮詢服務

說明會時間約50分鐘,歡迎攜伴參加

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