하트카운트와 함께 쉽게 시작하는 파이썬 & 데이터 전처리

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT(하트카운트)'의 활용법을 다루는 열 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 드는 시간을 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT'의 활용법을 다루는 여덟 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 드는 시간을 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT(하트카운트)'의 활용법을 다루는 열한 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 드는 시간을 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT(하트카운트)'의 활용법을 다루는 아홉 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 드는 시간을 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

엑셀을 업무에서 효과적으로 사용하는 방법과 분석하기 좋은 데이터를 만드는 방법에 대해 알려 드립니다.

GA4를 업무에서 효과적으로 활용하는 방법을 알려드립니다.

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT'의 활용법을 다루는 일곱 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 드는 시간을 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT'의 활용법을 다루는 여섯 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 들이는 그 시간은 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

데이터의 패턴을 파악하고 예측하기 위해 사용되는 기계 학습 알고리즘, 그 중에서도 회귀분석과 의사결정나무에 대해 다룹니다. 회귀분석과 의사결정나무가 무엇이며 어떻게 사용되는지 이해할 수 있습니다.

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT'의 활용법을 다루는 다섯 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 들이는 그 시간은 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT'의 활용법을 다루는 네 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 들이는 그 시간은 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT'의 활용법을 다루는 세 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 들이는 그 시간은 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

코딩이 필요없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT'의 활용법을 다루는 두 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 너무 많은 시간 쓰지 말고, 그 시간을 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

코딩이 필요없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT'의 활용법을 다루는 첫 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 너무 오랜 시간 쓰지 말고, 그 시간을 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

데이터를 잘 다루는 조직/개인이 되기 위해서 필요한 데이터 리터러시와, 나아가 데이터 시각화의 기초적인 이론에 대해 다룹니다. 데이터를 "잘" 활용하기 위해 탄탄한 기반을 다져보세요.

데이터 분석에 필요한 파이썬 기본적인 내용과 데이터 분석 프레임워크인(pandas) 그리고 데이터 분석 과정에 대해서 알아봅니다.

공공데이터에서 데이터를 호출하고 분석하고 시각화해볼 수 있습니다. 도매시장에서 거래된 모든 대파의 거래 정보를 공공데이터에서 수집하여 데이터 전처리 및 데이터 분석, 데이터 시각화를 진행하는 방법을 배울 수 있습니다.

복잡한 분석과 예측을 효율적으로 진행하는 머신러닝에 대해 이해하고 실습하는 과정! 어렵고 복잡할 것만 같았던 머신러닝도 마소캠퍼스의 <파이썬 머신러닝>과 함께라면 쉽고 재미있게 핵심을 깨우치실 수 있습니다.

ChatGPT를 이용한 데이터 분석과 판다스 활용 방법을 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT가 만들 변화된 미래를 미리 경험해보세요.

중급 Python 과정은 함수형 프로그래밍, 메타 프로그래밍, 예외 처리 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 고급 주제를 다루면서 Python에 대한 이해를 심화하도록 설계되었습니다.

본 수업에서는 파이썬(Python)의 판다스(Pandas) 라이브러리를 활용하여 다양한 형태의 금융데이터를 분석하고 처리하는 원리와 방법에 대해 배우고, 이를 실전에서 마주할 수 있는 상황에 적용해보며 최종적으로는 재무제표 데이터에 기반한 백테스팅(backtesting)을 구현하는 법(강환국님 '할 수 있다 퀀트 투자' 책 기반)에 대해서 알아봅니다. 결과적으로 여러분들은 투자 논리에 대한 검증이나 근거 없이, 단순히 남이 좋다는 것만 따라하는 '수동적인 투자자'에서 벗어나, 전략 구현에 필요한 다양한 요소들을 파이썬(Python)과 판다스(Pandas)로 활용하여 데이터로부터 자유자재로 추출하여 정량적으로 분석할 수 있는 '자기 주도적이면서 능동적인 투자자'가 될 수 있습니다.

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다

드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다.

xlsxwriter 튜토리얼로 배우는 Python 엑셀 프로그래밍의 기초 강좌입니다. Python과 엑셀을 사용하여 데이터를 분석하고 업무를 자동화 할 수 있습니다.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

돈이 무한히 벌리는 알고리즘 트레이딩 봇을 만들고, 자동으로 돌려놓고 싶은데, 어떤 것부터 시작하면 될까?

Open API와 파이썬을 활용하여 업무 효율성을 향상시키는 데 필요한 기술과 노하우를 학습할 수 있습니다.

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 수 있게 됩니다.

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 Part 3에서는 포트폴리오 이론 및 실전투자에 필요한 개념 및 코드로 구현하는 방법에 대해 배웁니다. Part 1 & 2에서는 금융데이터 분석을 위한 코드 구현 방법들에 대해서 주로 배웠다면, Part 3에서는 퀀트 투자에 있어 중요한 부분을 차지하는 '포트폴리오'에 대해서 배웁니다. 왜 포트폴리오를 만들어야할까? 라는 의문을 가지고 포트폴리오 이론을 배우며 이를 파이썬으로 구현도 하고, 실전 포트폴리오 투자에 필요한 코드 실습도 진행합니다. 해당 강의를 통해 여러분들만의 포트폴리오 투자에 있어 도움이 되기를 바라겠습니다

파이썬 기반의 웹 크롤링 기술을 습득하여, 웹 페이지로부터 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 업무에서 데이터 수집과 분석 능력을 향상시키기 위한 과정입니다.

Python, Numpy, Pandas, Plotly, Django, 크롤링의 기초 개념부터 간단한 데이터 분석까지 코딩을 처음 접하는 입문자와 더불어 Python을 다양하게 활용해보고 싶은 분들도 들을 수 있는 강의입니다.

웹 상에서 데이터를 수집하는 방법을 익히고, 머신러닝의 지도학습 모델을 생성해보자!

🚀 데이터브릭스로 배우는 실전 AI 이상 탐지! 💡 비싸고 느린 모델은 그만! 대규모 데이터 최적화부터 실시간 배포까지, 기업 실무에서 바로 활용할 수 있는 이상 탐지 AI를 완성합니다.

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.