課程名稱：
157260 Python大數據金融股票期貨網路爬蟲資料分析實務班第01期
精通Python與大數據分析，洞悉股票市場動態實務班
10周實戰課程：學會Python編程、資料分析、視覺化呈現和網路爬蟲，輕鬆應對金融市場
主辦單位
關於講師
廖敏宏老師
🎓 優秀學識背景
- 畢業於台灣首屈一指的學府 — 台灣大學 生物產業機電工程所碩士，奠定了紮實的工程與編程基礎，為其後續的職業發展和教學工作打下堅實根基。
💼 資深工程師經歷
- 凱衛資訊資深工程師：專注於金融證券產業應用軟體研發及電子商務國際性專案軟體系統整合業務。
在金融證券行業中積累了豐富的實戰經驗，深入了解金融數據的處理和應用，成功完成多個大型項目，實現了技術與業務的完美結合。 - 仁寶電腦高級軟體工程師：參與多個高難度軟體開發項目，具備強大的問題解決能力和創新思維。
通過在知名企業的實踐，積累了豐富的軟體開發經驗，能夠靈活應對各種技術挑戰。
🌐 網站經營實戰經驗
- iInfo資訊交流網站版主：積極分享最新的技術資訊，並與廣大技術愛好者互動交流。
作為技術社群的領軍人物，廖老師不僅擁有豐富的知識，還具備優秀的溝通和教學能力，能夠將複雜的技術概念簡單化、趣味化。
🎙️ 資深教學經歷
- 身為 Excel VBA與Python金融資訊爬蟲課程的講師，廖老師將複雜的理論轉化為易懂的實際操作，指導學生如何有效利用工具解決實際問題。
💡 技能專長
- 廖敏宏老師擅長軟體整合應用，包括但不限於 Excel VBA、Python、C/C++、Google Apps Script、Batch。
- 是網路資料爬蟲的專家，教你如何巧妙地獲取網路上的寶貴資料。
- 在AI ChatGPT整合運用方面具有深厚的實戰經驗和理論基礎。
📚 豐富的著作和分享
- 廖老師撰寫了多部著作，無私地分享他在軟體整合應用、網路資料爬蟲和AI ChatGPT整合運用等領域的實戰技巧和經驗。
🌈廖老師不僅具有豐富的實戰經驗和教學經驗，還具備將複雜技術知識通俗化、趣味化的能力，讓學員在輕鬆愉快的氛圍中掌握實用技能。
通過與廖老師的學習，您將能夠掌握前沿技術，提升職場競爭力，並能夠應用所學知識解決實際問題，實現職業上的飛躍。
🚀廖老師在金融數據分析和網路爬蟲領域的專業知識，將為您的職業發展帶來無限可能，讓您在激烈的職場競爭中脫穎而出。
課程資訊
📚 課程簡介:
這門課程專為希望進入大數據與金融分析領域的學員設計，無需任何編程經驗。通過10周的深入學習，您將全面掌握Python的基礎知識，包括變數、資料型別、邏輯判斷和迴圈等。課程進一步深入，涵蓋Pandas資料分析、Matplotlib視覺化呈現以及Talib技術面指標製作。
此外，您將學習如何使用Python進行網路爬蟲，抓取金融數據，並分析股票基本面、消息面和籌碼面資料。實戰案例和實踐項目將幫助您鞏固所學，提升實際操作能力。
課程由資深講師廖敏宏授課，提供專業指導和答疑，確保每位學員都能獲得最佳學習效果。
🎯 課程目標:
- Python編程基礎：
- 掌握Python的基本語法和編程技巧，包括變數、資料型別、邏輯判斷、迴圈和函數等。
- 資料分析技能：
- 熟練使用Pandas進行資料處理與分析，包括資料清理、過濾、轉換、樞紐分析和探索性資料分析等。
- 數據視覺化：
- 學會使用Matplotlib進行資料視覺化展示，包括生成長條圖、折線圖、堆疊圖和母子圖等。
- 金融數據應用：
- 學習使用Talib進行股票技術面指標分析，包括K線、均線、KD、MACD、RSI等。
- 掌握Pandas-datareader金融行情模組的操作，抓取和處理股票數據。
- 網路爬蟲技能：
- 掌握網路爬蟲的基本原理和實踐，能夠抓取金融市場中的重要數據，如股票代碼、法人持股資料、公開資訊等。
- 數據庫操作：
- 熟悉Python與關聯式數據庫（如SQLite3、MySQL）的交互操作，能夠進行數據存儲和管理。
- 實戰應用與案例研究：
- 通過真實案例和實戰項目，鞏固所學知識，提升實際操作能力和解決問題的能力。
- 策略開發與量化分析：
- 初步學習開發交易策略和進行量化分析，並了解如何融合ChatGPT進行輔助代碼設計。
👥 誰應該報名這個課程？
金融分析師
- 現狀：在金融機構、投資公司或銀行從事金融數據分析工作。
- 目標：希望提升數據分析技能，學習如何用Python進行更高效的數據處理和分析，以改善投資決策和預測能力。
- 期望：掌握Python編程和大數據分析，能夠自主進行金融數據的抓取和分析，提高工作效率和準確性。
2. 數據科學家
- 現狀：在科技公司、研究機構或諮詢公司從事數據科學相關工作，已有一定的編程基礎。
- 目標：希望專注於金融數據分析，了解如何應用大數據技術於股票和期貨市場。
- 期望：深入學習Pandas和Matplotlib等工具的應用，並掌握金融市場中的數據分析方法和策略開發。
3. 程式設計師
- 現狀：具備基本的編程能力，對金融市場和數據分析有濃厚的興趣，想要轉型或擴展技能。
- 目標：希望通過學習金融數據分析，進一步拓展職業發展方向。
- 期望：學會Python編程在金融數據分析中的應用，能夠實現數據抓取、處理和視覺化，並開發簡單的交易策略。
4. 金融從業者
- 現狀：在金融行業工作，如投資經理、基金經理或金融顧問，對數據分析技能有迫切需求。
- 目標：希望提升數據分析能力，以便更好地分析市場趨勢和做出投資決策。
- 期望：掌握Python和數據分析技術，能夠獨立進行金融數據的收集和分析，提高專業競爭力。
5. 大學學生
- 現狀：主修金融、經濟、計算機科學或相關專業，對數據分析和編程有初步了解。
- 目標：希望在畢業前掌握實用的數據分析技能，以便在求職市場中脫穎而出。
- 期望：通過系統學習，掌握從基礎到進階的Python編程和金融數據分析技能，為未來職業發展打下堅實基礎。
6. 職業轉型者
- 現狀：目前從事非技術崗位工作，如市場營銷、人力資源等，對數據分析有興趣並希望轉型。
- 目標：希望通過學習新的技能進行職業轉型，進入數據科學或金融分析領域。
- 期望：從零基礎開始，系統學習Python編程和數據分析技能，能夠應用於實際工作，實現職業轉型。
7. 自學愛好者
- 現狀：對數據科學和金融市場有濃厚興趣，喜歡自學新技能。
- 目標：希望系統學習Python編程和數據分析，並應用於金融市場數據分析中。
- 期望：通過實戰課程，掌握實用的數據分析技能，並能夠進行自主項目開發，提升個人能力。
※ 報名方式：
Step 1
至臺灣就業通加入會員
至在職訓練網報名
Step 2
Step 3
報名完成
