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)

Het laden van beursgegevens met behulp van de `yfinance`-bibliotheek in Python wordt gedemonstreerd. `yfinance` biedt eenvoudige toegang tot historische beursgegevens, wat essentieel is voor tijdreeksvoorspellingstaken zoals het voorspellen van aandelenkoersen.

- **Wat is** `yfinance`: dit is een Python-bibliotheek die een eenvoudige manier biedt om historische beursgegevens van Yahoo Finance te downloaden. Het ondersteunt verschillende gegevenspunten zoals aandelenkoersen, volumes en dividenden, en kan gegevens ophalen voor individuele aandelen of marktindices;
- **Installeren van `yfinance`**: voordat u `yfinance` gebruikt, moet u de bibliotheek installeren. U kunt deze installeren met pip:
```python
! pip install yfinance
```
- **Gegevens laden**: 
```python
  ticker = "GOOGL"  # Voorbeeld: Google-aandelticker
  start_date = "2013-01-01"
  end_date = "2024-12-31"
stock_data = yf.download(ticker, 
start=start_date, end=end_date)
```

Welke van de volgende kolommen is NIET opgenomen in de gegevens die door yfinance worden opgehaald?

Beheers terugkerende neurale netwerken en hun geavanceerde varianten zoals LSTMs en GRUs met behulp van PyTorch. Verkrijg praktische ervaring met het verwerken van sequentiële data voor praktische toepassingen. Pas deze krachtige modellen toe om echte uitdagingen aan te pakken op het gebied van tijdreeksvoorspelling en diverse Natural language processing-taken.

Behandelt de beperkingen van traditionele neurale netwerken voor sequentiële data en introduceert de basisprincipes van Recurrent Neural Networks. Verklaart de RNN-architectuur, typen en stapsgewijze implementatie aan de hand van eenvoudige voorbeelden en een programmeeruitdaging.

Behandelt veelvoorkomende trainingsuitdagingen zoals verdwijnende en exploderende gradiënten. Introduceert geavanceerde RNN-varianten, waaronder LSTM en GRU, met nadruk op hun interne mechanismen en toepassingsgebieden, voorzien van praktische implementatievoorbeelden voor elk.

Richt zich op het verwerken en voorspellen van tijdreeksgegevens met behulp van RNN-gebaseerde modellen. Bevat gegevensinvoer, preprocessietechnieken, modeltraining en prestatie-evaluatie, met nadruk op het vergelijken van LSTM- en GRU-architecturen.

Toont de toepassing van RNN's op tekstclassificatietaken. Behandelt kernbegrippen van NLP, methoden voor tekstcodering, stappen voor gegevensvoorbereiding en de opbouw van een LSTM-gebaseerd model voor sentimentvoorspelling.

Gegevens Laden

Gegevens Laden