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在處理財務資料時，最關鍵和最昂貴的部分是什麼？
Pandas 程式碼編輯？建立一些先進的演算法來分析和優化投資組合？建立演算法交易和機器人建議的解決方案？也許吧！但是很多時候是…獲取資料！
金融資料是稀缺的且高等級資料提供商通常收取年費 US$20,000 或更多！
然而，在所有金融專業人士或研究人員需要財務資料的案例中，95% 的案例實際上可以從免費或低價的網路資源獲得。其中一些提供了強大的 APIs 和 Python 包裝套件，這使得用 Python 匯入資料和將資料匯入 Python 變得更加容易和自在。
+ + 本課程向你展示如何從網上獲取大量金融資訊，並提供可下載的 Python 程式碼模板(Jupyter notebook)以方便你使用！+++
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課程已於2021年1月更新，如果想要使用優惠價購買課程，可以參考 https://bit.ly/3oS4ZSG
這門課是由 udemy 熱門講師 Jose Portilla 所主講
課程內容是什麼？
歡迎來到在網際網路上最完整的學習資料科學和機器學習的課程！在教完兩百多萬學生之後，我花了一年多的時間把我認為最好的方法放在一起，幫助你從零到高手學到用 Python 實現資料科學和機器學習！
這個綜合課程的設計與通常要花費數千美元的訓練營相當，最終課程將包括以下主題:
用 Python 程式設計
Python 的 NumPy
深入研究 Pandas 資料分析
全面瞭解 Matplotlib Programming Library
深入可做資料視覺化的 seaborn
使用 SciKit Learn 的機器學習，包括:
線性迴歸( Linear Regression )
正規化( Regularization )
Lasso Regression
Ridge Regression
Elastic Net
K 最近鄰( Nearest Neighbors )
K 均值叢集( Means Clustering )
決策樹
隨機森林
自然語言處理( NLP )
支援向量機
階層叢集( Hierarchal Clustering )
DBSCAN
主成分分析( PCA )
Manifold Learning
模型部署
還有很多，很多！
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Netflix 動畫電影 #飛奔去月球，小女孩菲菲自造太空船🚀
找到了嫦娥和永恆的愛❤️
如果你參加真正的登月任務，例如 2024 年 NASA 的阿提米絲計畫
你該尋找的是什麼？
答案是：岩石
月球的岩石、土壤及岩芯樣本，能幫助我們探索宇宙的奧秘
NASA 根據過去數次的登月任務，整理了一份樣本資料
在這次課程《使用 Python Pandas 規劃登月任務》中
你可以學會如何使用這些樣本資料，及一些 Python 程式碼
計算出你能帶回多少岩石樣本（包括考慮太空艙的乘載量）
這門課程適合青少年和一般大眾輕鬆學習資料科學
請看課程介紹👇
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