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6小時前

美國示警,將把台指期列為窄基指數?台積電權重>30%會怎樣
最近因為台積電權重過高的問題,導致美國有意將台股期貨主力契約(台指期貨)列為窄基指數,引發熱議。
這主要是由於台積電單一股票權重已超過台指期貨總權重的30%,加上前5大權重股的總和也超過60%,已經觸及美國SEC認定窄基指數的相關門檻標準。
作為台股盤中權值最大的個股,台積電目前在台指期貨總權重已超過30%,遠高於一般大型股在指數中的權重水平。這種極度權重集中的情況,使得台指期貨面臨被美方列為窄基指數的風險增加。
一旦被列為窄基指數,將對台指期貨在海外的交易活躍度、ETF產品發行等造成嚴重影響,進而可能阻礙外資投資台股的意願,對台灣資本市場開放發展產生衝擊。
因此,主管機關和市場人士高度重視這一議題的發展,未來可能需要調整個股權重上限或採取其他措施,以避免台指期貨被劃分為窄基指數。這場風波也凸顯了台股過度集中權值股,產業佈局單薄的結構性問題。
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04/25 15:52

【限量:免費報名】利用AI自動化行銷|直播講座
講座詳細資訊
時間:04/30(二) 20:00 - 21:00
講者:圭話行銷創辦人 何佳勳 / 業界資深的數位廣告行銷專家
主題:行銷新篇章:AI如何革新檔期活動策略
在這個數位化的時代,AI技術正以驚人的速度改變著我們的行銷方式。檔期促銷活動面對的受眾眾多,難以精準定位目標受眾,進而影響活動效果、每次規劃檔期活動都需要創造吸引人的內容和促銷方式,但長期以來,創意卻逐漸耗盡、想要掌握AI如何革新檔期活動策略的最新動向嗎?
你也在苦思如何創造不同以往、有別競品的檔期活動嗎?104學習精靈與緯育TibaMe,攜手邀請到數位廣告界專家 圭話行銷創辦人何佳勳老師。學員們都稱呼他為小圭老師,不僅熱愛與學員社群互動、對學員有問必答,更善於為客戶的製造許多驚喜及營收,一起期待老師分享如何透過 AI 工具提升30%的檔期活動成效吧~
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結構式目標選才面談技巧
經過一連串的招募面談,人資單位與用人單位好不容易把人找進來了,每每在試用期間,總還是會發生新人的積極度不夠、專業知識不足、配合度不好…等狀況,或發現新人在面談所說的和實際工作情況落差很大。 以上這些不適任的理由,其實都可以在面談過程中,透過結構式的提問,對應徵者有更深入的瞭解,幫助主管與HR在進行人選評估時,有更完整、全面的資訊進行判斷。 你將可以學到: • 瞭解結構式面談的程序與準備步驟 • 清楚工作職能與人才標準的關係 • 掌握行為式選才面談要點 課程簡介: 引導學習者認識結構式選才應具備的成功七要素及招募的三階段;並瞭解要找到適合的人才需從訂定人才規格開始,這正是企業招募前最重要的基礎工程。 當有了人才需求的規格後,用人單位及HR單位就能依據此規格進行人員的篩選及遴選;整系列的課程中,也同時說明招募面談流程前/中/後應掌握的作業要點及技巧,協助主管及人資單位可以更有品質的找到符合企業需求的人才。 課程單元: 單元一:招募與結構式選才 單元二:職能導向人才標準 單元三:審閱履歷表要點 單元四:面談前的準備 單元五:面談流程與互動要點 單元六:行為事例提問 單元七:面談資料整合與決定 林素琴 講座簡介 · 臺灣行動學習協會(WIAL-TW)監事 · ICF國際教練聯盟臺灣總會(ICFTaiwan) 常務監事暨HR私董會召集人 · IAF 國際引導師協會合格會員(International Association of Facilitators) · 澳洲國際教練學院(International Coach Academy) 專業認證企業教練(CPC) · ASK123集團績效發展總監​ · 104人資學院顧問、太毅國際專任顧問授課實績:·  金融保險 日盛金控、永豐金控、元大寶來投信、保德信投信、中國太平洋保險、中國人民保險、中國平安(人壽、數科、銀行)、中德安聯保險、陸家嘴國泰、臺灣人壽、新光人壽、富邦人壽、保德信人壽、三商美邦人壽、工銀安盛保險、第一金人壽、華泰人壽、宏泰人壽、中國信託、富邦銀行、浦發銀行、遠東商銀、國泰世華銀行、法巴銀行、國泰產險、國泰證券、元富證券、元大證券、統一證券、康和證券、遠智證券、仲利國際、勤業眾信、安侯建業、三菱東京日聯銀行、安達人壽 · 科技電子 聯華電子、菲利浦、鴻海精密、台達電、英業達、友達光電、廣達電腦、台灣樂金、晶元光電、達運光電、羅姆半導體、迪芬尼聲科、冠捷科技、新武精密、威剛科技、威光自動化科技、詠業科技、住華科技、仁寶科技、撼訊科技、宏正科技、富威科技、歐朗科技、聚光科技、奕力科技、阿托科技、明泰科技、乾坤科技、台灣晶技、立端科技、奇美電子、創意電子、鉅晶電子、優力國際、宜特科技、美光記憶體、台灣愛普生、臺灣港建、勁永國際、臺灣電力、星恒電源、易能電力、阿特斯太陽光電、韓華新能源、美國動力轉換、加百裕工業、凱士比泵業、艾默生、東元電機、中國珂納電機、派克漢尼汾、西子奧的斯、日立空調、佳能半導體、麥格納國際、科林研發、捷安特、庫柏中國、捷豹路虎、福特汽車、台灣賓士、裕隆日產、TOYOTA · 流通服務業 SOGO百貨、吸引力百貨、香奈兒、歐舒丹、歷峰集團、迪悅化妝品、誠品文化、星巴克、全聯社、中信房屋、金科房產、天驕集團、亦谷服飾、鑫晨服飾、Bossini、冠彣企業、DHL、OCS、飛力達物流、中外運、海通國際汽車物流、勤時通貨運、江蘇中和集團、特力集團、報喜鳥集團、廣州智樂、中賽實業、寶盛國際、Adidas、神腦國際、馥盛、美樂家、如新、玫琳凱(中國)、六福集團、和潤… · 網絡通訊 遊戲橘子、鈊象、億泰利、京群超媒體、三商電腦、鼎新電腦、晶睿通訊、資拓科技、鴻程系統、天躍科技、潘朵信息科技、東方通信、蘇寧雲商、網易、聯動優勢、程曦資訊、勝意科技、台灣大哥大、遠傳電信、宏華國際、台灣之星、遠鑫票證、MOMO富邦媒體、資策會… · 食品醫療 上海強生(Johnson & Johnson)、台灣嬌生、博士倫、可口可樂、多美滋(Dumex)、君樂寶、美麗健乳業、思念食品、統一企業、康師傅、南橋食品、新希望六和集團、碁富食品、泰格醫藥、雷允上藥業、慈濟醫院、馬偕醫院、萬芳醫院、門諾醫院… · 建築塑化製造 亞洲水泥、大陸工程、建國工程、建發集團、永光化學、擎邦科技、冠軍磁磚、國揚實業、國民澱粉化學、ICI (China)、亞東工業、遠紡工業、飛雁紡織、昆嶺薄膜、哈利瑪化成集團、恒力化纖、駿馬奔騰塑業、台英煙草帝國、金科房產、廣西金桂漿紙…
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結構式目標選才面談技巧
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零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用
您將能學到 課程單元從 Python 程式基礎開始,包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學,製作Python爬蟲工具能夠自動抓取網路上豐富的金融資訊 專案實作教學,開發爬蟲程式抓取股市、匯率、利率、大盤等資訊 資料庫基礎教學,將抓下來的資訊儲存至資料庫與檔案當中,往後能夠有效的利用 資料視覺化教學,使用 Plotly套件繪製技術分析圖,包含K線和各技術指標 抄底工具程式實作,整合以上所學,透過成交量、技術指標、融資餘額資訊分析抄底時機 課程介紹 這堂 「零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用」課程,主要分為五個主題 + 一個HTML與CSS補充章節。 將從 Python 程式教學入門開始,搭配金融資訊相關的程式範例實作,接著學習如何使用SQL語法並有效抓取數據,並善用Pandas、Plotly視覺化套件,製作出K線、成交量、移動平均線、RSI 指標等圖表,最後進行抄底程式工具實作。 此外,有鑑於 Yahoo 更新網站後,整個 HTML 的結構完全不同,因此課程中特別新增了 Yahoo 股市爬蟲程式教材,並提供整堂課完整的程式碼範例,零基礎者也能輕易上手。 金融爬蟲流程簡介 課程中將學習到完整金融爬蟲方式,從分析網頁架構到儲存金融數據,最後資訊視覺化金融資訊。讓您在第一時間以最聰明便捷的途徑簡化投資歷程, 掌握投資先機,投報率即刻到手! → 確認資料來源 (臺灣證券交易所),分析網頁的架構,要抓的資料所在位置 → 透過爬蟲程式解析網頁內容,清理資料,從中抓取所需的數據 (Pandas) → 將整理的數據儲存至資料庫中 (SQL) → 未來就可以從資料庫中提取資料並繪製圖表 (Plotly) 200%解鎖項目 「講座:網路資源視覺化與Line Notify整合實作」 在這堂解鎖課程中,會實作讓程式能夠一覽股市資料的即時通知工具。將金融資訊爬蟲下來後,使用Plotly套件繪製成一張張簡潔的視覺化資訊圖表,並透過 LINE Notify來傳送給使用者。 400%解鎖項目 「講座:網路資源視覺化與Excel整合實作」 適合對象 零程式基礎,想踏入金融科技領域的人 對股票投資有經驗,想打造屬於自己可視覺化股票投資工具的投資人 對學習整合金融網路爬蟲、資料庫和資訊視覺化有興趣的工程師 教師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計,同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年,到自己設立軟體公司,第一個合作售出的系統是一套網路管理系統,可以幫助客戶配置,維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外,Kadin在大型項目方面經驗豐富,例如馬拉松線上報名系統,車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能,並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法,他樂於分享一切所學的知識和實務經驗,也因為這份樂情,帶領 Kadin 來到 MasterTalks ,他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識! 課程大綱 一、Python 程式基礎 1. 程式開發環境建立 2. 認識變數和資料型態 3. 流程控制 4. 常用的容器型態 5. 函式、模組和套件 6. 檔案的讀取與寫入 7. 例外處理 8. try-except 類別與物件 二、Python 爬蟲程式應用 1. 認識網路爬蟲 2. 網路爬蟲相關技術 3. 認識 HTML 4. 認識 Chrome開發人員工具 5. BeautifulSoup 教學 1|實作案例:Yahoo 股市爬蟲 6. BeautifulSoup 教學 2|實作案例:Google 股市爬蟲 7. Selenium 教學 1|實作案例:告牌匯率爬蟲 8. Selenium 教學 2|實作案例:匯率走勢爬蟲 三、數據的儲存:SQL圖表 1. CSV檔案讀取與寫入|銀行利率爬蟲 2. 資料庫基礎教學 1 3. 資料庫基礎教學 2|股票清單爬蟲 四、數據處理、資料分析與視覺化 1. Pandas 基礎教學 1 2. Pandas 基礎教學 2|股票日成交資訊 3. Plotly 基礎介紹 4. K線圖製作 5. 整合K線與成交量|子圖的製作 6. 移動平均線圖製作 7. RSI 指標圖製作 五、抄底工具程式實作 1. 台灣證券交易所|大盤指數爬蟲 2. 爬蟲抓取每日大盤【歷史資料】與資料庫整合實作 3. 爬蟲抓取每日大盤【成交資訊】與資料庫整合實作 4. 抄底工具:大盤K線與成交量圖製作 (含圖表週期轉換) 5. 抄底工具:大盤KD指標技術分析圖製作 6. 爬蟲抓取每日大盤【融資餘額】與資料庫整合實作 7. 抄底工具:大盤融資餘額圖製作 補充章節:HTML & CSS 基礎 1. HTML 基本介紹 2. 下載前端開發工具 3. HTML 結構 4. HTML 內容 5. HTML 圖片 6. HTML 超連結 7. 基本CSS介紹 8. 設定文字樣式 9. 設定顏色 10. 使用 Class 與 ID 11. CSS 區塊模型 12. 網頁布局 13. 美化網站 14. 定位方式 解鎖內容 講座1:LINE視覺化圖片即時通知 講座2:網路資源視覺化與Excel整合實作 講座3:Python爬蟲與PDF檔案下載整合實作 課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電 課程中所使用到的軟體都是免費的,都會在課程中說明
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學習精靈

06/13 00:00

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104學習精靈

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6小時前

窄基指數的標準是什麼?台指期被美國認定為窄基指數會怎麼樣?
美國SEC主要針對窄基指數評估標準包含:指數的成分股集中程度、投資標的的單一性質,以及指數整體是否過於特殊和狹窄。只要符合以上3大要點中的任一點,該指數就有被列為窄基指數的風險,受到相應的監管和交易限制。以下為窄基指數判斷詳細說明:
1. 成分股集中度高
- 成分股數量過少(通常少於9檔)
- 權重集中在少數幾檔股票(最大權重股大於30%或前5大權重股大於60%)
- 行業高度集中(絕大多數成分股來自同一行業)
2. 投資標的單一
- 公用事業股權重過高(>25%總市值)
- 收入來源地域或產品線過於集中
3. 整體呈現特殊和狹窄
- 除上述量化指標外,指數提供者根據實際情況綜合認定
- 指數成分結構整體呈現特殊和狹窄的特徵
如果台指期貨被美國認定為窄基指數可能造成:
1. 衍生性商品交易受創
- 台指期貨及選擇權等衍生工具在美國市場的交易活躍度和流動性下降
- 美國投資者對台股期貨及相關衍生品的交易受到更嚴格限制
2. 境外資金投資管道受阻
- 以台股為標的的ETF產品在美國市場發行面臨重重障礙
- 境外資金流入台股的實際規模可能大幅減少
- 上市公司在海外市場的籌資能力遭受衝擊
3. 國際投資組合分散性下降
- 國際投資機構難以發行台股ETF產品
- 影響其在亞洲新興市場和科技產業等領域的投資組合建構和調整
如果被視為窄基指數,台指期貨的衍生性商品交易將受阻,境外資金對台股的投資管道將遇障礙,同時也將妨礙國際投資者合理分散投資組合,這三大影響都將嚴重衝擊台灣資本市場的開放程度和國際化發展。
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10/28 00:00

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104學習精靈

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41分鐘前

要如何判斷使用者的裝置?手機、PC、平板判別法
在網頁開發中,了解使用者設備類型至關重要。透過User-Agent、CSS、JavaScript等方法,工程師可以根據不同設備提供最佳化的網頁體驗。以下為詳細說明:
1. User-Agent 字串: 瀏覽器會傳一串資訊給網站,其中就包含了使用者的設備資訊,像是操作系統和設備類型。工程師可以查看這串資訊,從中判斷使用者是用手機、電腦還是平板。
2. CSS 查詢: 工程師可以設計不同的網頁樣式,根據使用者的螢幕大小。比如,手機和平板可能會有不同的版面設計,而電腦則又不同。
3. JavaScript 檢測: 工程師可以用 JavaScript 檢查使用者的螢幕大小,以及其他設備資訊。這樣就能大概知道使用者用的是什麼設備。
4. 第三方庫或服務: 有一些工具可以幫助工程師判斷使用者的設備類型,不過這需要用到外部的程式庫或是服務。
5. 瀏覽器特性: 一些瀏覽器本身就有辦法讓工程師取得設備資訊,不過這個方法限制比較多,並不是所有瀏覽器都支援。
簡單來說,工程師可以透過這些方法來判斷使用者是用手機、電腦還是平板,進而調整網站的呈現方式,讓使用者有更好的使用體驗。
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04/25 21:30

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成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
課程介紹 人力銀行徵才上,不只是資訊科技業,而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業,各行各業都在搶數據分析師! 徵才月薪至少有四萬元以上,對於大學畢業生及工作一兩年想轉職的人,都是極佳的投入機會。 想要當數據分析師,不一定非要資工資管背景,跟著容噗老師學習,文科生也能轉職成為數據分析師! 有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗,非工科生有點難以進入。 容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你! 學會本課,讓你徹底掌握數據分析師的必備技能,充分的模擬資料分析練習,學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案,提供程式碼下載,以利與職場接軌。 文科生不用怕,容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧,懂了邏輯,運用網路免費程式資源將如魚得水! 為什麼需要這門課? 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的? 別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧! 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢。 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。 課程大綱 PART1: 數據分析師簡介 大數據及常見分析工具的介紹,R、Python、SQL、Excel優缺點 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告 數據分析師的職場定位&工作夥伴 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹 PART2: PYTHON基礎 Python – Anaconda安裝 Python – Spyder啟用 Python – 介面介紹 Python – 套件安裝 Python – Pandas、sklearn套件介紹 Python – 函式介紹與使用 PART3: PYTHON新手村: 巨量資料整理 資料整理 vs 資料清理 Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出 Pandas – 行列整理、篩選 Pandas – 排序、移除重複、取代 Pandas – 格式轉換(character、date、float、int) Pandas – 合併、串接 Pandas – 字串取代、篩選、合併 Pandas – 樞紐 PART4: FACEBOOK用戶資料探索(EDA) - 模擬公司會員資料(CRM) 你將學習到本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM),透過一層層收斂的分析邏輯,準確提供需求方有用的資訊,例如男性會員與女性會員的價值差異,哪些客群應該投入更大的行銷資源,以換取更大的利益。 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc 資料探索(EDA) 資料清洗 – NA值處理 資料清洗 – 離群值處理 資料視覺化 資料探索結論 提供程式碼下載 PART5: IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料 你將學習到本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測哪些商品該給予折扣,哪些商品不用,以避免公司內折,換取更大的利益。 分析需求確認 | vs 行銷人員&主管&老闆 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學 特徵篩選 | R2教學 特徵壓縮 | PCA教學 隨機抽樣 | 28 & 37法則 模型調參 | 各演算法重要參數說明 模型診斷 | 損失函數說明 模型結果說明 提供程式碼下載 PART6: 特斯拉股價預測 - 模擬公司營收資料 你將學習到本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測未來的股票價格,讓高層了解公司未來走向,提早做好策略。 特斯拉股價預測 預測盲點補充 模型準確度不佳怎麼辦? 提供程式碼下載 300%解鎖: 模擬客服文字資料第1步 - GOOGLE評論資料清理 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,無論是公司內部或是網路輿情,文字資料無所不在,就讓容噗老師由文字資料清理,帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。 安裝套件by終端機 文字資料介紹&整理 – jieba斷詞 文字資料清洗 – stopword 500%解鎖: 模擬客服文字資料第2步 - GOOGLE評論資料探索 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,快速理解民眾每天所討論的內容,節省人工閱讀的時間。 文字常用統計量 – TF-IDF 文字資料視覺化 文字資料探索結論 700%解鎖: 模擬客服文字資料第3步 - GOOGLE評論資料探勘 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,抓出風向者、關鍵主題,節省人工閱讀評論的時間。 文字資料探勘 – 風向者偵測 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法 1000%解鎖: GITHUB介紹 程式人用的GOOGLE CLOUD 如何用 GitHub 製作履歷,增加轉職成功率 教師介紹 容噗老師 學歷:東吳大學資料科學系碩士 專長:巨量資料分析、統計檢定、機器學習(預測建模)、跨部門溝通 經歷:上市櫃公司之數據分析師 教學經驗:YouTube千人訂閱教學頻道-- 容噗玩Data、R語言線上講師
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成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
課程介紹 人力銀行徵才上,不只是資訊科技業,而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業,各行各業都在搶數據分析師! 徵才月薪至少有四萬元以上,對於大學畢業生及工作一兩年想轉職的人,都是極佳的投入機會。 想要當數據分析師,不一定非要資工資管背景,跟著容噗老師學習,文科生也能轉職成為數據分析師! 有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗,非工科生有點難以進入。 容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你! 學會本課,讓你徹底掌握數據分析師的必備技能,充分的模擬資料分析練習,學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案,提供程式碼下載,以利與職場接軌。 文科生不用怕,容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧,懂了邏輯,運用網路免費程式資源將如魚得水! 為什麼需要這門課? 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的? 別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧! 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢。 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。 課程大綱 PART1: 數據分析師簡介 大數據及常見分析工具的介紹,R、Python、SQL、Excel優缺點 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告 數據分析師的職場定位&工作夥伴 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹 PART2: PYTHON基礎 Python – Anaconda安裝 Python – Spyder啟用 Python – 介面介紹 Python – 套件安裝 Python – Pandas、sklearn套件介紹 Python – 函式介紹與使用 PART3: PYTHON新手村: 巨量資料整理 資料整理 vs 資料清理 Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出 Pandas – 行列整理、篩選 Pandas – 排序、移除重複、取代 Pandas – 格式轉換(character、date、float、int) Pandas – 合併、串接 Pandas – 字串取代、篩選、合併 Pandas – 樞紐 PART4: FACEBOOK用戶資料探索(EDA) - 模擬公司會員資料(CRM) 你將學習到本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM),透過一層層收斂的分析邏輯,準確提供需求方有用的資訊,例如男性會員與女性會員的價值差異,哪些客群應該投入更大的行銷資源,以換取更大的利益。 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc 資料探索(EDA) 資料清洗 – NA值處理 資料清洗 – 離群值處理 資料視覺化 資料探索結論 提供程式碼下載 PART5: IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料 你將學習到本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測哪些商品該給予折扣,哪些商品不用,以避免公司內折,換取更大的利益。 分析需求確認 | vs 行銷人員&主管&老闆 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學 特徵篩選 | R2教學 特徵壓縮 | PCA教學 隨機抽樣 | 28 & 37法則 模型調參 | 各演算法重要參數說明 模型診斷 | 損失函數說明 模型結果說明 提供程式碼下載 PART6: 特斯拉股價預測 - 模擬公司營收資料 你將學習到本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測未來的股票價格,讓高層了解公司未來走向,提早做好策略。 特斯拉股價預測 預測盲點補充 模型準確度不佳怎麼辦? 提供程式碼下載 300%解鎖: 模擬客服文字資料第1步 - GOOGLE評論資料清理 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,無論是公司內部或是網路輿情,文字資料無所不在,就讓容噗老師由文字資料清理,帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。 安裝套件by終端機 文字資料介紹&整理 – jieba斷詞 文字資料清洗 – stopword 500%解鎖: 模擬客服文字資料第2步 - GOOGLE評論資料探索 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,快速理解民眾每天所討論的內容,節省人工閱讀的時間。 文字常用統計量 – TF-IDF 文字資料視覺化 文字資料探索結論 700%解鎖: 模擬客服文字資料第3步 - GOOGLE評論資料探勘 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,抓出風向者、關鍵主題,節省人工閱讀評論的時間。 文字資料探勘 – 風向者偵測 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法 1000%解鎖: GITHUB介紹 程式人用的GOOGLE CLOUD 如何用 GitHub 製作履歷,增加轉職成功率 教師介紹 容噗老師 學歷:東吳大學資料科學系碩士 專長:巨量資料分析、統計檢定、機器學習(預測建模)、跨部門溝通 經歷:上市櫃公司之數據分析師 教學經驗:YouTube千人訂閱教學頻道-- 容噗玩Data、R語言線上講師
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用Python 建立分散式架構及監控系統:一堂課打造金融大數據戰情室
課程介紹 隨著資料量級上升及反爬蟲技術的進步,以自動化分散式的進行資料搜集早已成為無可避免的趨勢,我們將帶你打造一站式分散資料搜集監控系統。 學員將學到如何部署分散式爬蟲來大大拓展爬蟲效率,不再受限於單一機器上,並使用關聯式資料庫存放,最後還有完整的監控系統。 什麼是 「分散式系統」? 分散式系統是一套,能讓同時使用 10 台、100台機器,去負擔你的服務。例如後端、 爬蟲、資料處理等等。 為什麼要懂 「分散式技術、 爬蟲監控系統」, 跟我有什麼關係? 因為資料與使用者規模的成長,單機應用在多數產品上已經無法應付,分散式架構成為了業界的 主流應用,了解了分散式架構,能夠在求職中獲得巨大的優勢。 課程特色 解析 GitHub 上擁有超過 1,600 Stars的知名金融大數據開源專案 - FinMind 所使用的關鍵技術。 本課程會提供完整的課程原始碼,只要跟著操作,一定能夠完成。 驗證碼、Google reCAPTCHA 等反爬機制破解。 分散式系統 Rabbitmq、Celery 。 開發自己的分散式系統,課程中以爬蟲為例,課程之外也能用來部署自己的應用程式。 透過分散式的方式來加速爬蟲,提升資料收集速度、系統穩定度、並預留未來拓展性,還能減少 IP 被封鎖的情況。 關聯式資料庫-MySQL。 使用 Docker 一鍵架設。 大數據監控系統 Grafana、Promethus、Chatbot。 建立分散式爬蟲,在蒐集資料的同時進行資料檢查,確保資料完整性。 進行大規模爬蟲、資料處理時,有效監控當前進度。 以 Grafana、Promethus,建立 Dashboard 監控儀表板,協助使用者了解資料狀況的同時監測異常,並實時對 Slack、Telegram、Gmail 等發出 Alert 。 本課程的爬蟲以 FinMind 實務案例進行探討,不同於一般爬蟲課程,會更能貼近業界遇到的真實情況。 與其他 Python 爬蟲課程差異性。 本課程著重在分散式架構的建立與維護,除了課程中的案例,課後可以相同的架構使用在各種情境,例如IoT設備、後端、DevOps等應用。 本課程提供了 End to End 的資料蒐集解決方案,讓你清楚明了每一步流程,包含了資料獲取、資料儲存管理、資料監控等。 資料品質與機器監控,這是一般市面上的課程欠缺的部份,但這些技能,在業界一定會用到。但一般人不容易接觸到這塊,所以才想推出本課程,並以 FinMind 為例,彌補市場不足。 這堂課適合誰 想進一步提升大數據處理能力,學習爬進階爬蟲(分散式) 想提升工程能力,突破效能瓶頸,並完成一個 side project。 想要入門 Python 的同學 想要成為資料工程師 設備需求 Python 3.6 VS code 1.41.1 Docker、Docker Compose 建議 Windows 的學員,安裝 WSL,Ubuntu、Mac 的成員則無需安裝。 課程大綱 第一章 Python 爬蟲 第零章:環境設定 1-1 章節介紹 1-2 爬蟲介紹 1-3 爬蟲 - 台股證交所 1-4 爬蟲 - 台股櫃買中心 1-5 爬蟲 - 台股期交所 1-6 章節回顧 第二章 Docker 安裝 2-1:為什麼使用 Docker? 2-2:Docker 安裝 Linux Mac Windows 2-3 Docker 介紹 Dockerfile - image - container Volume Network 應用實做 2-4 Docker 工具介紹 docker compose docker registry docker swarm docker portainer 第三章 分散式架構 3-1:為什麼需要分散式 3-2:分散式工具介紹 - Rabbitmq、Flower、Celery 3-3:建置分散式環境 3-4:Python 分散式工具 Celery 介紹與實作 3-5: Celery 結合爬蟲 3-6:MySQL 資料庫建置 3-7:分散式架構結合資料庫 第四章 雲端部屬,實務上的分散式架構 4-1:為什麼使用雲端 4-2:申請 3 台雲端機器 4-3:雲端建立 rabbitmq、flower、mysql4 4-4:建立爬蟲 Docker Image、部屬爬蟲 4-5 分散式爬蟲展示 第五章 爬蟲監控系統 5-1:章節介紹 5-2:為什麼需要監控系統 5-3:監控系統介紹 5-4:監控系統建置 5-5 : 章節回顧 第六章 監控系統 6-1:監控系統上雲端 6-2:打造完整的監控系統 by Grafana & Prometheus 6-3:監控 container by cadvisor 6-4:監控機器狀況 by netdata 6-5 : Alert 系統 - chatbot 6-6 : 章節回顧 作業 - 專案 使用分散式爬蟲成功抓到櫃買中心資料 資料上傳資料庫 設定監控指標 解鎖章節 600%:提供 Google reCAPTCHA 與常見圖靈驗證碼破解 900%:公開 20~30 支台股金融資料爬蟲程式碼 準備軟體或資源 Python 3.6 Vscode 1.41.1 Docker、Docker Compose 建議 Windows 的學員,安裝 WSL,Ubuntu、Mac 的成員則無需安裝。
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Python全方位期貨課程 - 從基礎、爬蟲、回測、LINE提醒到AI應用
課程範例展示 完整分析期貨策略風險與報酬,並快速優雅的產出精美圖表。(圖上報酬為模擬示意) 利用回測框架演算期貨策略最適參數及其對應的報酬、MDD及Sharpe Ratio,迅速算出策略最適合參數。 (下欄位與參數數值為模擬,實際值以課程為主) 利用手邊現有資料,開發出市場警示、提醒程式,利用排程自動執行並透過Line Notify服務通知。 除基本的介紹與機器學習模型應用,我們使用一些深度學習及強化學習模型預測期貨價格、漲跌、交易等。(強化學習將於500%解鎖章節教授) 課程說明 您最需要的Python期貨程式交易,都盡在此課! 使用Python做出程式交易全方位的應用,讓你在程式交易的領域面對何種需求都能輕鬆應對,尤其是針對期貨保證金交易的模式,仍然能得心應手。當你學會期貨程式的撰寫之後,就算轉戰股票市場你也會覺得相當輕鬆,反之由股票交易程式轉戰期貨交易程式時常讓人手足無措。 (本課程包含三堂少量的用於股票的應用,因考量到台股高權值股對於台指的重大影響,因此在一些市場偵測的章節會有部分股票應用) 您是否有以下疑問? 還在人工看技術指標評估自己的策略? AI看起來很高深的樣子,完全不敢接觸 想出了好策略或是好的輔助指標卻不知道如何做成服務 市面上大多數是股票課程,課程偏少,網路上資源也較少 1.學會用程式,幾秒鐘即可獲得全面的策略分析! 許多投資者仍然是看著手機APP與技術指標來驗證自己的策略,這樣不僅速度慢,而且不全面。許多人人工驗證了其中一年就確信了自己的策略可行,實際操作時虧損慘重。如果你懂了程式,十年的資料可以在數秒鐘就回測完成,並且透過套件可以獲得非常全面的策略分析,我們會帶著你應用backtrader回測框架快速驗證期貨策略。 2.強大的AI模型,就算是程式小白也可以應用! AI確實是一門非常學術且具備高門檻的領域,但你我可能都並非是走研究學術路線,有了許多巨人替大家開發許多好用強大的AI模型,我們可以很輕易地呼叫這些強大的模型去學習自己的目標,應用並不困難。在本課程中我們將會示範機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)如何快速簡易的應用在期貨市場,並於解鎖課程中加入強化學習(Reinforcement Learning)的應用。 3. 運用程式進行盤中檢測 當你有好策略或是好的市場掃描程式,卻不知道如何做成服務嗎? 我們會教你如何使用windows排程自動執行你的程式,並讓程式透過Line Notify很簡單的發送Line訊息給你的使用者。時刻監控市場,並達到及時提醒。 4. 少見的全方位期貨課程 是的,不僅是課程,網路上的資源期貨也是偏少。股票的受眾較廣,且程式設計上較為容易,但期貨為保證金交易模式,許多程式設計或是回測框架這部分都會顯得比較複雜,本課程會點出一些關鍵的要點,讓你掌握期貨這方面的程式設計。 這堂課適合誰 苦於人工驗證交易策略,想要高速回測期貨策略 對期貨交易軟體感到無法滿足需求,想要高度自由化 對於Python於期貨市場的應用有高度興趣的初學者 對於爬蟲感到陌生,尤其是動態網頁更是不知所措 有良好的想法,但苦於不知道如何自動化並作成簡單的服務 想要生成專業又漂亮的策略回測結果圖表,卻不知從何下手 對於AI模型無基礎,但又想要嘗試看看,體驗模型的效果 教師介紹 張峮瑋 Arleigh Chang 黃仕勳 Ryan Huang 【老師的話】 大家好,我是《Python全方位期貨課程》的老師峮瑋(Arleigh)。 我曾經待過野村投信(NOMURA),也曾在東吳自然語言處理實驗室研究過模型與金融市場的議題 現在則替私人操盤手撰寫交易程式, 以Python為主,範圍包含程式交易、策略回測、AI應用於市場、資料採集、市場監測機器人等。 這些範疇正是我在課程中想要教給你的,我會將現在的工作環境會使用到的技術,在課程中透過實戰的方式讓你融會貫通。 歡迎大家一起加入這門線上課程!有任何問題歡迎提問,我會親自回覆。 【出版書籍】 - 著有《Python金融市場賺錢聖經》,曾榮登多個平台新書暢銷榜 【學歷】 - 就讀臺科大資管所,研究 AI 應用於金融交易市場 - 畢業於臺科大資工系 輔系財金系 【工作資歷】 - 現任野村投信(NOMURA) IT部門實習生 - 臺科大資工系資料探勘與社群網路分析實驗室成員 - 曾任臺科大 資管所行動計算與資料探勘實驗室成員 - 曾任程式語言家教,協助多位無程式經驗學生從0開始 - 多項AI產學合作經驗,涵蓋深度學習、自然語言處理、社群網路分析 - 曾任 IOH 開發開放個人經驗平台校園大使,演講 10 所高中職 - 曾於 IOH 分享個人講座 課程大綱 PART 1:PYTHON基礎教學 – 基礎講解+2道實戰上手PYTHON 1-1:Python下載、編譯器推薦、pip管理套件、虛擬環境 1-2:變數、運算元、運算子、資料型態及應用場景 1-3:for迴圈、while、if else判斷式、class簡介、def函式、經典套件介紹Pandas & numpy、Enumerate、Break/continue/pass、try/except 1-4:刷Leetcode簡單Two sum - 實戰演練1 1-5:手寫經典指標移動平均 – 實戰演練2 PART 2:資料來源與技術指標 – 熟悉爬蟲,資料來源無虞 2-1:台指資料分K轉換與計算技術指標 2-2:爬蟲介紹與基本SOP、Selenium應用場域 2-3:爬蟲實戰1: 證交所三大法人資訊 2-4:爬蟲實戰2: 期交所報價爬取 (Selenium) 2-5:爬蟲實戰3: 三大法人多空方口數與未平倉口數 2-6:即時資料 - 永豐API基本使用介紹(Shioaji) PART 3:盤中監測市場 – 計算專屬指標,LINE隨時提醒 3-1:Line Notify介紹 3-2:Windows排程呼叫程式自動運行 3-3:實戰1 – 三大法人買賣超統計資訊(股票) 3-4:實戰2 – 各大類股漲跌情況統計(股票) 3-5:實戰3 – 開盤前,昨日收盤指標有觸發訊號的提醒 PART 4:BACKTRADER回測策略+風險分析套件 – 高速回測策略,檢視完整報告 4-1:Backtrader介紹& Pyfolio示範 4-2:實戰回測1: 5ma & 60ma交叉策略 4-3:實戰回測2: 布林通道策略 4-4:實戰回測3: Momentum + 移動停利停損 4-5:實戰回測4: 以實戰1-3擇一為例,完整示範回測流程、演算最佳參數到pyfolio評估 PART 5:AI+期貨 – 玩玩模型應用在市場,體驗最新潮流 5-1:Deep Learning & Machine Learning & Reinforcement Learning簡介與資源推薦 5-2:實戰1: ML預測期貨漲跌 5-3:實戰2: DL預測期貨價格 5-4:實戰3: DL預測期貨漲跌 解鎖章節 200%:backtrader回測成果網頁可視化 500%:強化學習用於期貨交易學習範例 700%:python結合永豐API程式自動交易台指期範例 800%:回測配對交易範例
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