104學習精靈

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

1. 學會足夠的金融知識來做股票、期貨的買賣 2. 學會使用技術分析 (包含看懂技術圖表，技術指標，型態等等) 3. 搞懂股市的運作 (為什麼漲跌) 4. 學會正確的交易邏輯 (交易邏輯會決定在市場上賺不賺錢) 5. 理解程式交易的重要性與相關知識 6. 學會使用程式交易軟體 MultiCharts 7. 學會撰寫交易策略程式碼 8. 學會正確地評估與優化交易策略 9. 學會進階程式交易觀念(如投資組合) 10. 學會自動交易

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