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)

Osaketietojen lataaminen `yfinance`-kirjaston avulla Pythonissa esitellään. `yfinance` tarjoaa helpon pääsyn historiallisiin osaketietoihin, mikä on olennaista aikasarjaennusteiden, kuten osakekurssien ennustamisen, kannalta.

- **Mikä on** `yfinance`: se on Python-kirjasto, joka mahdollistaa historiallisten osaketietojen lataamisen helposti Yahoo Financesta. Se tukee erilaisia tietopisteitä, kuten osakekursseja, volyymejä ja osinkoja, ja voi hakea tietoja yksittäisistä osakkeista tai markkinaindekseistä;
- **`yfinance`-kirjaston asennus**: ennen `yfinance`-kirjaston käyttöä se täytyy asentaa. Voit asentaa sen pip-komennolla:
```python
! pip install yfinance
```
- **Datan lataaminen**: 
```python
ticker = "GOOGL"  # Esimerkki: Googlen osaketunnus
  start_date = "2013-01-01"
  end_date = "2024-12-31"
stock_data = yf.download(ticker, 
start=start_date, end=end_date)
```

Mikä seuraavista sarakkeista EI sisälly yfinance-kirjaston hakemaan dataan?

Hallitse toistuvat neuroverkot ja niiden kehittyneet variantit, kuten LSTM:t ja GRU:t, hyödyntäen PyTorchia. Kartoita käytännön osaamista jaksollisen datan käsittelyssä sovelluksia varten. Sovella näitä tehokkaita malleja ratkaistaksesi tosielämän haasteita aikasarjojen ennustamisessa ja erilaisissa luonnollisen kielen käsittelyn tehtävissä.

Kattaa perinteisten neuroverkkojen rajoitukset jaksollisen datan käsittelyssä ja esittelee toistoverkkojen perusteet. Selittää RNN-arkkitehtuurin, tyypit sekä vaiheittaisen toteutuksen perusesimerkkien ja koodaushaasteen avulla.

Käsittelee yleisiä koulutushaasteita, kuten katoavia ja räjähtäviä gradientteja. Esittelee edistyneet RNN-muunnelmat, mukaan lukien LSTM ja GRU, korostaen niiden sisäisiä mekanismeja ja käyttötapauksia sekä tarjoaa käytännön toteutusesimerkkejä kustakin.

Keskittyy aikasarjadatan käsittelyyn ja ennustamiseen RNN-pohjaisilla malleilla. Sisältää datan latauksen, esikäsittelytekniikat, mallin koulutuksen ja suorituskyvyn arvioinnin, painottaen LSTM- ja GRU-arkkitehtuurien vertailua.

Esittelee RNN-mallien soveltamisen tekstiluokittelutehtäviin. Kattaa keskeiset NLP-käsitteet, tekstin koodausmenetelmät, aineiston esikäsittelyvaiheet sekä LSTM-pohjaisen mallin rakentamisen tunnelman ennustamiseen.

Datan Lataaminen

Awesome!

Datan Lataaminen