آموزش تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری با پردازش زبان طبیعی NLP

Investment Analysis with Natural Language Processing NLP

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: به طور جدی از پایتون، علم داده و تکنیک‌های NLP برای تحلیل احساسات و تحلیل مالی استفاده کنید | Core Finance یک سیستم تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری قوی و دقیق از ابتدا بسازید و از قدرت متن و داده های عددی، ریاضیات و آمار استفاده کنید. کشف کنید که چگونه می توانید ایده/پایان نامه سرمایه گذاری خود را به یک فرضیه آزمایشی تبدیل کنید (حتی اگر ندانید "فرضیه قابل آزمایش" چیست) انواع مختلفی از منابع داده را که می توانید (و باید) استفاده کنید و جایی که می توانید آنها را پیدا کنید کاوش کنید. و چگونه باید آن را تمیز کنید تا برای تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری آماده شود، یاد بگیرید چگونه احساسات سطح شرکت را از ابتدا کمیت کنید، با استفاده از چیزی جز داده های متن خام و قدرت Python. . سپس از قدرت آن برای ایجاد بینش جدید از داده های متن خام استفاده کنید. کنترل اعداد و داده ها را در دست بگیرید. با کتابخانه‌های قوی پایتون از جمله Pandas، NumPy، SciPy، NLTK و غیره، محدودیت‌ها را در مورد آنچه ممکن است، کنار بگذارید. پیش نیازها: دانش کدنویسی الزامی است. لازم نیست در پایتون "متخصص" باشید، اما باید بدانید که چگونه کدنویسی کنید. حداقل، ما فرض می کنیم که شما می دانید لیست ها، لغت نامه ها و تاپل ها چیست. و شما تفاوت بین رشته ها، اعداد صحیح و شناور را می دانید. دانش تجزیه و تحلیل آماری پایه مفید است اما ضروری نیست. شما به یک محیط توسعه نیاز دارید (مثلاً نوت بوک های Jupyter، ویرایشگرهای متن) ما در این دوره با نوت بوک های Jupyter کار می کنیم، اما نسخه های py. همه کدها برای دانلود در دسترس هستند.

به تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری مبتنی بر احساسات سلام کنید. از قدرت تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای بهره‌برداری از احساسات برای تجزیه و تحلیل مالی/تحلیل سرمایه‌گذاری (با پایتون) استفاده کنید، در حالی که فرضیه خود را به شدت تأیید می‌کنید.

قدرت داده‌های متنی را برای انجام تجزیه و تحلیل مالی/تحلیل سرمایه‌گذاری با دقت، با استفاده از رویکردهای فرضیه محور که به شدت در ادبیات دانشگاهی و حرفه‌ای پایه‌گذاری شده‌اند، کاوش کنید. همه در حالی که از قدرت پایتون استفاده می کنید.

با استفاده از Python for Finance، کشف کنید که پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست و چگونه در امور مالی اعمال می شود.

در حین کار با نمونه بزرگی از داده‌های دنیای واقعی کثیف که از منابع معتبر به‌طور رایگان به دست آمده‌اند، بر فرآیند 5 مرحله‌ای سیستماتیک برای تحلیل احساسات تسلط داشته باشید.

# ============================

# 2 بخش، 9 بخش برای تسلط

# ============================

(به‌علاوه، همه به‌روزرسانی‌های آینده گنجانده شده است!)


بخش اول: مبانی تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری

با به دست آوردن تسلط کامل بر اصول اصلی که کل فرآیند تحلیل سرمایه گذاری/تحلیل مالی را هدایت می کند، شروع کنید.

بازده تخمین روابط امنیت سرمایه گذاری را کاوش کنید

  • روابط قدرتمند بین قیمت، ریسک و بازده را کشف کنید

  • قانون اساسی تحلیل مالی - قانون یک قیمت را به طور مستقیم کشف کنید.

  • با معنای واقعی "شورت کردن" سهام و نحوه کار آن آشنا شوید

  • با نحوه محاسبه بازده سهام و بازده پرتفوی از ابتدا آشنا شوید

  • با داده های دنیای واقعی در پایتون کار کنید و دقیقاً بدانید که کد شما چه می کند و چرا کار می کند

بازده مورد انتظار اوراق بهادار مالی را برآورد کنید

  • بررسی کنید "بازده مورد انتظار" چیست و چگونه آنها را با میانگین ساده تخمین بزنید

  • با بازده های مورد انتظار "شرط دولتی" که نظرات شما را با داده ها ترکیب می کند عمیق تر شوید

  • با نحوه محاسبه بازده مورد انتظار با استفاده از مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی مانند CAPM (مدل قیمت‌گذاری دارایی سرمایه) آشنا شوید

  • مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی‌های چندعاملی از جمله "مدل 3 فاکتوری فاما فرانسوی"، کارهارت 4 ("تحرک") و موارد دیگر را کشف کنید

  • بر اساس نظری تسلط پیدا کنید و آنچه را که یاد می گیرید با استفاده از داده های دنیای واقعی در پایتون خودتان به کار ببرید!

کمیت کردن ریسک سهام و تخمین ریسک پرتفوی

  • ریسک یک سهام را بررسی کنید و یاد بگیرید که چگونه کل ریسک را از ابتدا کمیت کنید

  • دانش خود را برای هر سهامی که می خواهید کاوش کنید و با آن کار کنید، اعمال کنید

  • 3 عامل موثر بر ریسک پرتفوی را کشف کنید (که یکی از آنها مهمتر از ترکیب دو عامل دیگر است)

  • نحوه تخمین ریسک پرتفوی را برای پرتفوی‌های 2 دارایی «ساده» کاوش کنید

  • با نحوه اندازه‌گیری ریسک پرتفوی چند سهام (از جمله کار با داده‌های دنیای واقعی در پایتون!) آشنا شوید.

تسلط خود را بررسی کنید

  • پس. خیلی دانش، مهارت و تجربه. آیا برای چالش آماده ای؟ - در "تست به سوی تسلط"

    شرکت کنید
  • حوزه‌هایی را که باید در آن‌ها بهبود ببخشید و در زمینه تحلیل مالی/تحلیل سرمایه‌گذاری بهتر شوید، شناسایی کنید

  • خود را برای موفقیت در تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری با پردازش زبان طبیعی (NLP) با اطمینان از داشتن پایه ای دقیق آماده کنید


بخش دوم: تحلیل سرمایه گذاری/احساسات با پردازش زبان طبیعی (NLP)

مقدمه ای بر تحلیل احساسات پردازش زبان طبیعی در امور مالی

  • یک نمای کلی از آنچه پردازش زبان طبیعی (NLP) در زمینه امور مالی است به دست آورید.

  • تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) را در حوزه مالی، هم در ادبیات آکادمیک و هم در ادبیات حرفه‌ای - برای تحلیل زمینه، انطباق و تحلیل کمی (حداقل در اصل، تحلیل مالی/تحلیل سرمایه‌گذاری با نام مستعار) کشف کنید.

  • تحلیل احساسات چیست و در مورد فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات 5 مرحله ای Fervent بیاموزید تا به شما کمک کند سرمایه گذاری احساسات را به شیوه ای دقیق و از نظر آماری قوی انجام دهید.

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی طراحی فرضیه

  • بیاموزید که چگونه می‌توانید ایده‌های سرمایه‌گذاری مالی/پایان‌نامه سرمایه‌گذاری خود را با تبدیل آنها به فرضیه‌های قابل آزمایش که کوتاه، فوق‌العاده خاص و قابل اندازه‌گیری هستند، به‌طور رسمی بیان کنید.

  • انبوهی از منابع داده موجود را کاوش کنید، و اینکه چگونه می توانید به فرضیه مالی خود اجازه دهید انتخاب داده ها را هدایت کند.

  • از "دام GIGO" اجتناب کنید. با تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی که طراحی شده‌اند تا زمانی که به تجزیه و تحلیل مالی مبتنی بر احساسات/تحلیل سرمایه‌گذاری با استفاده از Python می‌روید، در جای خوبی طراحی شده‌اند، ببینید چه چیزی برای شناخت واقعی داده‌های مالی خود لازم است.

برآورد احساسات در سطح شرکت

  • در تعیین کمیت احساسات/احساسات شرکت‌ها از ابتدا با استفاده از پایتون حرفه‌ای شوید، بنابراین می‌توانید از آنها برای تجزیه و تحلیل مالی/تحلیل سرمایه‌گذاری استفاده کنید.

  • رویکردهای مبتنی بر واژگان/فرهنگ لغت را برای تخمین احساسات در پایتون در حین ارزیابی انتقادی رویکردهای جایگزین (مثلاً استفاده از رویکردهای مبتنی بر "یادگیری ماشین" و اینکه چرا در برخی موارد نمی‌توان آنها را به کار برد) استفاده کنید.

  • محاسبات احساسات را به صورت دستی کاوش کنید، از قدرت روش‌های داخلی در چارچوب NLTK پایتون استفاده کنید.

برآورد بازده پورتفولیو احساسات

  • براوردهای احساسی در سطح شرکت خود را با داده‌های قیمت سهام و بازده در پایتون پیوند/ادغام کنید تا روابط بین احساسات و بازده سهام را ارزیابی کنید (در نهایت با انجام تجزیه و تحلیل احساسات، از مزایای کار سخت خود بهره ببرید!).

  • چگونگی ادغام داده‌های روزانه را با داده‌های سالانه کشف کنید، در حالی که از روش "ffill" تعبیه‌شده در پایتون (Pandas) برای نگهداری آسان یک مجموعه داده روزانه استفاده می‌کنید.

  • نمونه کارها احساسات مرتب شده را تخمین بزنید و داده ها را در پایتون برای فشار نهایی آماده کنید.

تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP)

  • با استفاده از قدرت آمار برای آزمایش دقیق و اعتبارسنجی فرضیه خود به روشی قوی در پایتون، از حدس و گمان خودداری کنید.

  • در مورد اینکه چرا آمار منطقی است، از جمله اینکه چرا از یک آزمون آماری خاص (آزمون t) استفاده می‌کنیم، بینشی کامل به دست آورید

  • ببینید وقتی همه چیز آنطور که انتظار داشتید پیش نمی رود، چه کاری انجام دهید. و در نهایت، بیاموزید که آیا احساسات یک سهام واقعاً برای عملکرد مالی/سرمایه گذاری مهم است یا خیر.


طراحی شده برای DISTINCTION™

ما از همان تکنیک‌های آموزشی آزموده‌شده و کارآمد استفاده کرده‌ایم که به مشتریان ما کمک کرده است تا در امتحانات خود شرکت کنند و حسابداران رسمی رسمی شوند، توسط مشهورترین بانک‌های سرمایه‌گذاری در جهان استخدام شوند و در واقع، آنها را مدیریت کنند. نمونه کارها.

در اینجا به شما کمک می کنیم در تجزیه و تحلیل مالی و تحلیل احساسات تسلط پیدا کنید و شما را به یک حرفه ای در تجزیه و تحلیل مالی/تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری با پردازش زبان طبیعی (NLP) در پایتون تبدیل کنیم:

یک پایه جامد

شما پایه محکمی از مبانی اصلی که کل فرآیند تحلیل مالی/تحلیل سرمایه گذاری را هدایت می کند، به دست خواهید آورد. این اصول جوهره تجزیه و تحلیل مالی و تحلیل احساسات هستند که به درستی انجام شده است.

راهنماهای همراه با کد

تماشای ویدیوهایی را که در آن همه کد نوشته شده است فراموش کنید. ما از یک نوت بوک خالی Jupyter شروع می کنیم. و همه چیز را از ابتدا، یک خط در یک زمان کدنویسی کنید. به این ترتیب شما به معنای واقعی کلمه خواهید دید که چگونه تجزیه و تحلیل مالی دقیق/تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری را با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)/احساسات به عنوان پایه اصلی، یک مرحله در یک زمان انجام می دهیم.

انبوهی از سوالات تمرینی

آنچه را که یاد می‌گیرید فوراً با بیش از 100 سؤال تمرینی، همه با راه‌حل‌های دقیق و بی‌عیب به کار ببرید. به‌علاوه، تکالیفی که شما را به خارج از منطقه راحتی‌تان می‌برد.

منابع اثبات

اثبات ریاضی برای کدهای پایتون .ipynb و .py که از نظر ریاضی کنجکاو قابل اجرا هستند - همه شامل.


سرفصل ها و درس ها

قبل از اینکه تو شروع کنی... Before You Start...

  • به دوره خوش آمدید در اینجا چیزی است که می خواهید به آن استاد شوید. Welcome to the Course. Here's What You're Going To Master.

  • سلب مسئولیت Disclaimer

  • مهم: پیش نیازها | لطفا قبل از ثبت نام مطالعه فرمایید IMPORTANT: Pre-Requisites | Please read before enrolling.

  • سوالات متداول دوره Course FAQs

  • مهم: نشانگرهای دوره Important: Course Pointers

  • نسخه سازی و تاریخچه دوره Course Versioning and History

بخش اول: مبانی تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری PART I: INVESTMENT ANALYSIS FUNDAMENTALS

  • در این قسمت In This Part

قیمت، ریسک و بازده - تعاریف، روابط، و اندازه گیری Price, Risk, and Return - Definitions, Relationships, and Measurement

  • قیمت، ریسک و بازده - تعاریف و روابط Price, Risk, and Return - Definitions & Relationships

  • قیمت، ریسک و بازده - تعاریف و روابط [آزمایش] Price, Risk, and Return - Definitions & Relationships [Quiz]

  • شورتینگ چیست؟ What is Shorting?

  • شورتینگ چیست؟ [آزمایش] What is Shorting? [Quiz]

  • محاسبه بازده سهام Calculating Stock Returns

  • محاسبه بازده سهام [آزمایش] Calculating Stock Returns [Quiz]

  • محاسبه بازده سهام II (کاربردی) Calculating Stock Returns II (Applied)

  • محاسبه بازده سهام II (کاربردی) [تخصیص] Calculating Stock Returns II (Applied) [Assignment]

  • تخمین بازده نمونه کارها Estimating Portfolio Returns

  • تخمین بازده نمونه کارها [آزمایش] Estimating Portfolio Returns [Quiz]

  • منابع اضافی Additional Resources

برآورد بازده مورد انتظار سهام/اوراق بهادار مالی Estimating Expected Returns of Stocks / Financial Securities

  • بازده مورد انتظار با استفاده از روش میانگین (میانگین). Expected Returns using Average (Mean) Method

  • بازده مورد انتظار با استفاده از روش میانگین (میانگین) [آزمایش] Expected Returns using Average (Mean) Method [Quiz]

  • بازده مورد انتظار با استفاده از روش دوم (میانگین) - ایجاد یک تابع در پایتون Expected Returns using Average (Mean) Method II - Creating a Function on Python

  • بازده مورد انتظار با استفاده از روش میانگین (میانگین) [تخصیص] Expected Returns using Average (Mean) Method [Assignment]

  • بازده مورد انتظار با استفاده از احتمالات وزنی احتمالی حالت Expected Returns using State Contingent Weighted Probabilities

  • بازده مورد انتظار با استفاده از احتمالات وزنی احتمالی حالت [تکالیف] Expected Returns using State Contingent Weighted Probabilities [Assignment]

  • بازده مورد انتظار با استفاده از احتمالات وزنی احتمالی حالت [آزمایش] Expected Returns using State Contingent Weighted Probabilities [Quiz]

  • بازده مورد انتظار با استفاده از مدل های قیمت گذاری دارایی I Expected Returns using Asset Pricing Models I

  • بازده مورد انتظار با استفاده از مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی I [آزمایش] Expected Returns using Asset Pricing Models I [Quiz]

  • بازده مورد انتظار با استفاده از مدل های قیمت گذاری دارایی I (کاربردی) Expected Returns using Asset Pricing Models I (Applied)

  • بازده مورد انتظار با استفاده از مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی I (کاربردی) [آزمایش] Expected Returns using Asset Pricing Models I (Applied) [Quiz]

  • بازده مورد انتظار با استفاده از مدل های قیمت گذاری دارایی II Expected Returns using Asset Pricing Models II

  • بازده مورد انتظار با استفاده از Asset Pricing Models II [Quiz] Expected Returns using Asset Pricing Models II [Quiz]

  • منابع اضافی Additional Resources

برآورد ریسک کل سهام و ریسک پرتفوی Estimating Total Stock Risk and Portfolio Risk

  • تخمین ریسک کل یک سهام I Estimating The Total Risk of a Stock I

  • برآورد ریسک کل سهام I [آزمایش] Estimating The Total Risk of a Stock I [Quiz]

  • برآورد ریسک کل یک سهام II - کاربردی Estimating The Total Risk of a Stock II - Applied

  • برآورد ریسک کل سهام II - کاربردی [تخصیص] Estimating The Total Risk of a Stock II - Applied [Assignment]

  • برآورد ریسک پرتفوی I (2 دارایی) Estimating Portfolio Risk I (2 Assets)

  • برآورد ریسک پورتفولیو I (2 دارایی) [آزمایش] Estimating Portfolio Risk I (2 Assets) [Quiz]

  • تخمین ریسک پورتفولیو II (چند دارایی) Estimating Portfolio Risk II (Multiple Assets)

  • تخمین ریسک پرتفولیو II (چند دارایی) [آزمایش] Estimating Portfolio Risk II (Multiple Assets) [Quiz]

  • برآورد ریسک پورتفولیو II (دارایی های چندگانه) - کاربردی Estimating Portfolio Risk II (Multiple Assets) - Applied

  • تخمین ریسک پورتفولیو [تخصیص] Estimating Portfolio Risk [Assignment]

بررسی و راه اندازی تسلط برای قسمت بعدی Mastery Check & Setup for the Next Part

  • نفس بکش! Take a breather!

  • دستورالعمل های آزمون [قبل از شروع آزمون بخوانید] Test Guidelines [READ BEFORE YOU START THE TEST]

  • تست به سمت تسلط Test Towards Mastery

  • منابع اضافی Additional Resources

بخش دوم: سرمایه‌گذاری/تحلیل احساسات با پردازش زبان طبیعی (NLP) PART II: INVESTMENT / SENTIMENT ANALYSIS WITH NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)

  • در این قسمت In This Part

مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی و تحلیل احساسات در امور مالی Introduction to Natural Language Processing & Sentiment Analysis in Finance

  • مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) برای امور مالی Introduction to Natural Language Processing (NLP) for Finance

  • مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) برای امور مالی [کوئیز] Introduction to Natural Language Processing (NLP) for Finance [Quiz]

  • کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP) در امور مالی Natural Language Processing (NLP) Applications in Finance

  • کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP) در امور مالی [آزمایش] Natural Language Processing (NLP) Applications in Finance [Quiz]

  • مروری بر تحلیل احساسات در امور مالی Overview of Sentiment Analysis in Finance

  • مروری بر تحلیل احساسات در امور مالی [آزمایش] Overview of Sentiment Analysis in Finance [Quiz]

  • منابع اضافی Additional Resources

طراحی فرضیه و تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی Hypothesis Design & Exploratory Data Analysis

  • ایجاد یک فرضیه قابل آزمایش Creating a Testable Hypothesis

  • ایجاد یک فرضیه قابل آزمایش [آزمایش] Creating a Testable Hypothesis [Quiz]

  • ایجاد یک فرضیه قابل آزمایش [تکلیف] Creating a Testable Hypothesis [Assignment]

  • کاوش داده های مرتبط Exploring Relevant Data

  • کاوش داده های مرتبط [آزمایش] Exploring Relevant Data [Quiz]

  • استخراج داده های متنی Extracting Text Data

  • بررسی اطلاعات قیمت سهام و بازده Exploring Stock Price & Returns Data

  • کاوش اطلاعات قیمت سهام و بازده [آزمایش] Exploring Stock Price & Returns Data [Quiz]

  • کاوش داده های متنی (MD&A). Exploring Text (MD&A) Data

  • کاوش داده های متنی (MD&A) [Quiz] Exploring Text (MD&A)Data [Quiz]

برآورد احساسات سطح شرکت Estimating Firm Level Sentiment

  • رویکردهای برآورد احساسات Approaches to Estimate Sentiment

  • رویکردهای برآورد احساسات [آزمایش] Approaches to Estimate Sentiment [Quiz]

  • چگونه احساسات را تخمین بزنیم How to Estimate Sentiment

  • چگونه احساسات را تخمین بزنیم [آزمایش] How to Estimate Sentiment [Quiz]

  • پاک کردن داده های متنی Cleaning Text Data

  • پاک کردن داده های متن [آزمایش] Cleaning Text Data [Quiz]

  • پاک کردن داده های متنی - کاربردی Cleaning Text Data - Applied

  • پاک کردن داده های متنی - اعمال شده [تخصیص] Cleaning Text Data - Applied [Assignment]

  • برآورد احساسات برای یک شرکت واحد Estimating Sentiment for a Single Firm

  • برآورد احساسات برای یک شرکت واحد [آزمایش] Estimating Sentiment for a Single Firm [Quiz]

  • برآورد احساسات سطح شرکت (نمونه کامل) Estimating Firm Level Sentiment (Full Sample)

  • برآورد احساسات سطح شرکت (نمونه کامل) [تکالیف] Estimating Firm Level Sentiment (Full Sample) [Assignment]

  • تخمین احساسات با استفاده از ماتریس اصطلاح سند (DTM) Estimating Sentiment using a Document Term Matrix (DTM)

  • برآورد احساسات با استفاده از ماتریس اصطلاح سند (DTM) [آزمایش] Estimating Sentiment using a Document Term Matrix (DTM) [Quiz]

  • تخمین احساسات با استفاده از ماتریس مدت سند (DTM) - کاربردی Estimating Sentiment using a Document Term Matrix (DTM) - Applied

  • تخمین احساسات با استفاده از یک ماتریس مدت سند (DTM) [تخصیص] Estimating Sentiment using a Document Term Matrix (DTM) [Assignment]

تخمین بازده پورتفولیوی مبتنی بر احساسات Estimating Sentiment Based Portfolio Returns

  • ادغام داده‌های بازده و احساسات Merging Returns & Sentiment Data

  • ادغام داده‌های بازده و احساسات [آزمایش] Merging Returns & Sentiment Data [Quiz]

  • ادغام داده‌های بازده و احساسات - کاربردی Merging Returns & Sentiment Data - Applied

  • ادغام داده‌های بازده و احساسات [تخصیص] Merging Returns & Sentiment Data [Assignment]

  • برآورد بازده پورتفولیو احساسات Estimating Sentiment Portfolio Returns

  • برآورد بازده پورتفولیو احساسات [آزمایش] Estimating Sentiment Portfolio Returns [Quiz]

  • برآورد بازده پورتفولیو احساسات - کاربردی Estimating Sentiment Portfolio Returns - Applied

  • تخمین بازده پورتفولیو احساسات - کاربردی [تخصیص] Estimating Sentiment Portfolio Returns - Applied [Assignment]

تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری مبتنی بر احساسات/NLP Sentiment / NLP based Investment Analysis

  • آزمایش و اعتبار سنجی فرضیه Testing and Validating the Hypothesis

  • آزمایش و اعتبارسنجی فرضیه [آزمایش] Testing and Validating the Hypothesis [Quiz]

  • آزمون و اعتبارسنجی فرضیه - کاربردی Testing and Validating the Hypothesis - Applied

  • آزمایش و اعتبار سنجی فرضیه [تکالیف] Testing and Validating the Hypothesis [Assignment]

  • غذا برای فکر Food For Thought

به سفر خود در تسلط بر امور مالی ادامه دهید Continue Your Journey On Mastering Finance

  • در ادامه چه چیزی را دوست دارید یاد بگیرید؟ What would you like to learn next?

  • پاداش: دوره های دیگر ما را کاوش کنید Bonus: Explore Our Other Courses

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری با پردازش زبان طبیعی NLP
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
12 hours
55
Udemy (یودمی) udemy-small
03 بهمن 1401 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
1,722
4.5 از 5
دارد
دارد
دارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Fervent #LearnWithDistinction Fervent #LearnWithDistinction

دوره های دقیق، با پشتوانه تحقیقات، با سادگی تدریس می شود

Support from Fervent Support from Fervent

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.