【9/7 開課】近幾年來金融科技(FinTech)的興起，創造了不少新的商業模式，如何將人工智慧結合傳統金融，有效分析數據並輔助決策是重大課題之一。本課程使用 Python + Pandas + Scikit-learn 分析並預測金融領域常見的房價、股價、匯率，透過實戰演練用一天時間學會創造價值的技能。<h3><span style="color: #ffffff; background-color: #000000;">為什麼要來上課？課程可以學習到什麼？</span></h3>
<ul>
<li>Fintech 熱潮在全世界蔓延，提早學習相關知識，為未來職場鋪路。</li>
<li>Python是大數據與人工智慧領域主流程式語言，學習 Python 不怕沒地方用。</li>
<li>課程學習使用兩個 Python 機器學習套件及四種演算法應用。</li>
<li>有效分析金融數據並輔助決策，讓數據說話，學會資料時代重要技能。</li>
<li>預測金融常見數據的走勢，科學化投資理財。</li>
<li>了解機器學習如何運用在金融領域，讓你擁有更智慧的工具進行投資。</li>
<li>認識講師，遇到困難有人回答；書本資料太多、網路上的資料太分散，現場有人教學得快。</li>
</ul>
<h3><a href="https://buy.techbang.com/products/7db70dc6">＞＞＞早鳥限時優惠價 3,600 元＜＜＜</a></h3>
<h3><span style="background-color: #000000; color: #ffffff;">【課程介紹】</span></h3>
<h4>工具與技術簡介</h4>
<p>使用 Python 程式語言搭配兩個機器學習套件及四種演算法進行實作：</p>
<ul>
<li>最常被使用的數據分析套件 Pandas</li>
<li>最熱門 python 機器學習套件 scikit-learn。</li>
<li>Linear regression:尋找資料特徵與目標之間的趨勢線。</li>
<li>Polynomial regression:尋找資料特徵與目標之間的非線性趨勢線。</li>
<li>Logistic regression:尋找資料類別機率分布來解決分類問題。</li>
<li>SVM:用超平面解決分類問題。</li>
</ul>
<h3><span style="background-color: #000000; color: #ffffff;">【課程內容】</span></h3>
<ol>
<li>Python 及 Pandas 套件複習</li>
<li>機器學習理論及複習</li>
<li>基礎 scikit-learn 使用</li>
<li>專題一：房價分析及預測</li>
<li style="list-style-type: none;">
<ul>
<li>Linear Regression演算法講解</li>
<li>Polynomial Regression演算法講解</li>
<li>實戰房價預測</li>
</ul>
</li>
</ol>
<ol>
<li value="5" type="1">專題二：股價/匯率預測</li>
<li style="list-style-type: none;">
<ul>
<li>Logistic Regression演算法講解</li>
<li>SVM演算法講解</li>
<li>實戰股價/匯率預測</li>
</ul>
</li>
</ol>
<h4><span style="color: #ffffff; background-color: #000000;">實作範例</span></h4>
<p><img src="https://cdn1.techbang.com/system/images/455114/original/9104638841992867827894a2af790290.jpg?1534493542" alt="【課程】AI投資理財技術實作"></p>
<p><span style="color: #333333; font-family: 'Microsoft JhengHei', Helvetica, Arial, sans-serif;">▲房價預測範例。</span></p>
<p><img src="https://cdn1.techbang.com/system/images/455115/original/7165b72762f5627be0f5d6a1c1c450ef.jpg?1534493543" alt="【課程】AI投資理財技術實作"></p>
<p><span style="color: #333333; font-family: 'Microsoft JhengHei', Helvetica, Arial, sans-serif;">▲ 股票預測範例。</span></p>
<h3><span style="background-color: #000000; color: #ffffff;">【課程資訊】</span></h3>
<p>時間：2019/9/7(六) 早上 09:30~下午 17:30 ，午休 1 小時</p>
<p>費用：</p>
<p><span style="color: #ff0000;">早鳥限時優惠 3,500 元。</span></p>
<p>原價 3,900 元。</p>
<p>2人以上同行方案 3,600 元。</p>
<p>地點：T客邦總部，台北市中山區民生東路二段141號6F (<a href="https://goo.gl/maps/UUvVBLthfzL2" target="_blank" rel="noopener">Google 地圖</a>)</p>
<h3><span style="color: #ffffff; background-color: #000000;">【注意事項】</span></h3>
<ul>
<li>請學員自備筆電，教室提供電源插座。</li>
<li>建議具備 Python 程式語言基礎為佳(其他程式語言基礎也可以)。</li>
<li>上課使用的版本為 Python 3.X。</li>
<li>請報名學員先於本機環境安裝 Anaconda 及 scikit-learn。 </li>
</ul>
<p><a style="margin: 0px; padding: 0px; vertical-align: baseline; background-image: initial; background-position: initial; background-size: initial; background-repeat: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; color: #006bb8; text-decoration-line: none; font-family: 'Microsoft JhengHei', Helvetica, Arial, sans-serif;" href="https://www.anaconda.com/download/">Anaconda 下載連結</a></p>
<p><a style="margin: 0px; padding: 0px; vertical-align: baseline; background: transparent; color: #006bb8; text-decoration-line: none;" href="http://scikit-learn.org/stable/">scikit-learn 下載連結</a></p>
<p>主辦單位：</p>
<p><img src="https://cdn1.techbang.com/system/images/351855/original/9c1a86ad8d2b8c3aa3202dc7a040e963.png?1465357640" alt="【課程】金融大數據分析技術與演算法實戰，用 Python + 機器學習技術，分析房價、股價、匯率數據及預測趨勢"></p>
<h3>【報名方式】</h3>
<h3>Step1：</h3>
<h3 style="margin: 0.83em 0px; padding: 0px; border: 0px; outline: 0px; vertical-align: baseline; background-image: initial; background-position: initial; background-size: initial; background-repeat: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; font-weight: bolder; color: #333333; font-family: 'Microsoft JhengHei', Helvetica, Arial, sans-serif;"><a style="margin: 0px; padding: 0px; font-size: 18.72px; vertical-align: baseline; background: transparent; color: #00488a; text-decoration-line: none;" href="https://buy.techbang.com/products/7db70dc6">早鳥限時優惠價 3,500 元</a></h3>
<p>Step2：直接在課程頁面報名並繳費。提供線上刷卡、ATM轉帳、超商代碼三種繳費方式。付款後約20分鐘即可自行查詢繳費結果。</p>
<h2>Pandas 簡介</h2>
<p>Pandas 是 python 的一個數據分析 lib，2009 年底開源出來，提供高效能、簡易使用的資料格式(Data Frame)讓使用者可以快速操作及分析資料，主要特色描述如下：</p>
<ol>
<li>在異質數據的讀取、轉換和處理上，都讓分析人員更容易處理，例如：從列欄試算表中找到想要的值。</li>
<li>Pandas 提供兩種主要的資料結構，Series 與 DataFrame。Series 顧名思義就是用來處理時間序列相關的資料(如感測器資料等)，主要為建立索引的一維陣列。DataFrame 則是用來處理結構化(Table like)的資料，有列索引與欄標籤的二維資料集，例如關聯式資料庫、CSV 等等。</li>
<li>透過載入至 Pandas 的資料結構物件後，可以透過結構化物件所提供的方法，來快速地進行資料的前處理，如資料補值，空值去除或取代等。</li>
<li>更多的輸入來源及輸出整合性，例如：可以從資料庫讀取資料進入 Dataframe，也可將處理完的資料存回資料庫。</li>
</ol>
<p>(資料來源：<a href="https://oranwind.org/python-pandas-ji-chu-jiao-xue/">https://oranwind.org/python-pandas-ji-chu-jiao-xue/</a>)</p>
<h2>上課講師：Isaac</h2>
<p><img class="lazy" style="margin: 0px; padding: 2px; border: 1px solid #eeeeee; outline: 0px; vertical-align: baseline; background-image: initial; background-position: initial; background-size: initial; background-repeat: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; color: #333333; font-family: 'Microsoft JhengHei', Helvetica, Arial, sans-serif; display: inline;" src="https://cdn0.techbang.com/system/images/446942/original/cca09a9d2f184920bf05fcdbf64ad5a8.jpg?1530180345" alt="【課程】金融大數據分析技術與演算法實戰，用 Python + 機器學習技術，分析房價、股價、匯率數據及預測趨勢" data-original="/system/images/446942/original/cca09a9d2f184920bf05fcdbf64ad5a8.jpg?1530180345"></p>
<p>Isaac畢業於台大電子所，主要專長為人工智慧及資料爬蟲，過去曾於多處擔任資料科學講師，且具有不少相關之實戰經驗，包括影像辨識、語意分析及金融數據探勘，目前亦為某知名公司人工智慧部門核心成員。</p>
<h3 style="margin: 0.83em 0px; padding: 0px; border: 0px; outline: 0px; vertical-align: baseline; background-image: initial; background-position: initial; background-size: initial; background-repeat: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; font-weight: bolder; color: #333333; font-family: 'Microsoft JhengHei', Helvetica, Arial, sans-serif;"><a style="margin: 0px; padding: 0px; font-size: 18.72px; vertical-align: baseline; background: transparent; color: #00488a; text-decoration-line: none;" href="https://buy.techbang.com/products/7db70dc6">早鳥限時優惠價 3,500 元</a></h3>
<h3>【T客學院】</h3>
<p>T客邦創客基地成立LINE@專屬帳號《T客學院》，提供T客邦課程及講座的第一手資訊，最新的活動快訊與限時優惠都會在此通知您。</p>
<p><a href="https://lihi.cc/Lnwwj">&gt;&gt;&gt;點我立即加入&lt;&lt;&lt;</a></p>
<p><img src="https://cdn2.techbang.com/system/images/463404/original/b05dc61d603d308d2d821f00102ce540.png?1539067275" alt="【課程】AI投資理財技術實作"></p>
<h3>【注意事項】</h3>
<ul>
<li>T客邦(以下稱主辦單位)保有修改活動內容之權力。</li>
<li>取消活動請打電話或寫 E-Mail 給客服人員或承辦人員，做為提出取消要求的表示。已繳費者若有事無法參加活動，活動舉辦當天0點0分以後提出取消要求者不退費，活動前一天 23:59:59 以前提出取消要求，酌收已付款項之10%做為行政處理費。</li>
<li>本活動以完成付款認定取得報名資格。參加者在課程頁面報名並繳費，若超過48小時付款期限，會將名額讓給其他候補參加者。</li>
<li>為提供訂購、行銷、客戶管理或其他合於營業登記項目或章程所定業務需要之目的，家庭傳媒集團（即英屬蓋曼群島商家庭傳媒股份有限公司城邦分公司、城邦事業股份有限公司、書虫股份有限公司、墨刻出版股份有限公司、城邦原創股份有限公司），於本集團之營運期間及地區內，將以 mail、傳真、電話、簡訊、郵寄或其他公告方式利用您提供之資料（資料類別：C001、C002、C003、C011等）。利用對象除本集團外，亦可能包括相關服務的協力機構。如您有依個資法第三條或其他需服務之處，得致電本公司客服中心電話 0800-020-299 請求協助。相關資料如為非必填項目，不提供亦不影響您的權益。</li>
<li>有任何關於此活動文章上的問題歡迎致電洽詢(02)2518-1133#3464。</li>
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