Summary  
This chapter demonstrates how to import and use a Python library to programmatically fetch and load structured time series data by specifying resource identifiers (e.g., tickers) and date ranges.

General domain of usage  
Financial data analysis

Osakemarkkinadatan lataaminen Pythonin `yfinance`-kirjastolla esitellään. `yfinance` tarjoaa helpon pääsyn historialliseen osakedataan, mikä on olennaista aikasarjaennusteiden, kuten osakekurssien ennustamisen, kannalta.

- **Mikä on yfinance**: `yfinance` on Python-kirjasto, joka mahdollistaa historiallisten osaketietojen lataamisen helposti Yahoo Financesta. Se tukee erilaisia tietopisteitä, kuten osakekursseja, volyymeja ja osinkoja, ja voi hakea tietoja yksittäisistä osakkeista tai markkinaindekseistä;
- **yfinancen asentaminen**: Ennen `yfinance`-kirjaston käyttöä se täytyy asentaa. Voit asentaa sen pip-komennolla:
```python
! pip install yfinance
```
- **Datan lataaminen**: 
```python
ticker = "GOOGL"  # Example: Google stock ticker
  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 yfinancella haettuun dataan?

Hallitse toistuvat neuroverkot sekä niiden kehittyneet variantit, kuten LSTM:t ja GRU:t, hyödyntäen PyTorchia. Kartoita käytännön osaamista jaksollisen datan käsittelyssä todellisia 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, kuten LSTM ja GRU, korostaen niiden sisäisiä mekanismeja ja käyttötarkoituksia sekä tarjoaa käytännön toteutusesimerkkejä kustakin.

Keskittyy aikasarjadatan käsittelyyn ja ennustamiseen RNN-pohjaisilla malleilla. Sisältää datan lataamisen, 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