Summary  
This chapter covers using a Python library to fetch historical time series data from an external API—demonstrating how to install the library, import it, and call its download function with ticker symbols and date ranges.  

General domain of usage  
Financial time series analysis (e.g., stock price forecasting)

Indlæsning af børsdata ved hjælp af `yfinance`-biblioteket i Python demonstreres. `yfinance` giver nem adgang til historiske aktiedata, hvilket er essentielt for tidsserieprognoseopgaver såsom aktiekursforudsigelse.

- **Hvad er** `yfinance`: det er et Python-bibliotek, der giver en nem måde at downloade historiske aktiedata fra Yahoo Finance. Det understøtter forskellige datapunkter såsom aktiekurser, handelsvolumen og udbytter, og kan hente data for individuelle aktier eller markedsindekser;
- **Installation af `yfinance`**: før du bruger `yfinance`, skal du installere biblioteket. Du kan installere det med pip:
```python
! pip install yfinance
```
- **Indlæsning af data**:
```python
ticker = "GOOGL"  # Eksempel: Google aktieticker
  start_date = "2013-01-01"
  end_date = "2024-12-31"
stock_data = yf.download(ticker, 
start=start_date, end=end_date)
```

Hvilken af følgende kolonner er IKKE inkluderet i de data, der hentes fra yfinance?

Behersk rekurrente neurale netværk og deres avancerede varianter som LSTMs og GRUs ved hjælp af PyTorch. Opnå praktisk erfaring med behandling af sekventielle data til anvendelser i praksis. Anvend disse kraftfulde modeller til at løse virkelige udfordringer inden for tidsserieprognoser og forskellige opgaver i naturlig sprogbehandling.

Dækker begrænsningerne ved traditionelle neurale netværk for sekventielle data og introducerer grundlæggende principper for Recurrent Neural Networks. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinvis implementering gennem grundlæggende eksempler og en kodningsudfordring.

Undersøger almindelige træningsudfordringer såsom forsvindende og eksploderende gradienter. Introducerer avancerede RNN-varianter, herunder LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og anvendelsesområder samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prognose af tidsseriedata ved hjælp af RNN-baserede modeller. Omfatter dataindlæsning, forbehandlingsteknikker, modeltræning og præstationsvurdering med vægt på sammenligning af LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen af RNN'er til tekstklassificeringsopgaver. Dækker centrale NLP-begreber, tekstkodningsmetoder, trin til dataklargøring og opbygning af en LSTM-baseret model til sentimentforudsigelse.

Indlæsning af Data

Awesome!

Indlæsning af Data