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수학

시계열 분석과 예측

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

26명 이 수강하고 있어요.

확률과 통계Python빅데이터인공지능(AI)arima
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중급자를 위해 준비한
[수학, 데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 시계열 분석

  • 시계열 예측

  • 시계열 모델링

  • 딥러닝 시계열 예측

쉽게 배울 수 없었던 시계열 분석과 예측 기법!

이제는 제대로 배워 보세요~ 📊

시계열 데이터로
과거 패턴을 분석하고 미래를 예측하다

✅ 시계열 분석에 대한 거부감 DOWN 그리고 자신감 UP

✅ 시계열 예측을 통해서 비용 절감 등 가시적인 경제 효과! 👍

✅ 금융, 경제, 투자, 경영, 물류 등 다양한 분야에서 활용

✅ 데이터 사이언스 커리어를 위한 SKILL UP 💪

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혹시 여러분의 고민이 아닌가요?

시계열 분석을 배우고 싶은데
어디부터 시작할지 잘 모르겠어요 ㅠㅠ 🤣

구할 수 있는 자료는 다 실용성 없는
구시대적 방법에 대해 다루고 있어요 ㅠㅠ 🤣

머신러닝/딥러닝을 활용한
시계열 예측방법에 대해서 배우고 싶어요! 🙏

초보적인 강의가 아니라
전문가·실무에 맞는 강의가 필요해요! 😉

이 강의에서는
다음과 같은 내용을 배워요

"강의는 통계적 기법과 평활화 모델부터 확률 기반 시계열 분석과 TensorFlow를 활용한 딥러닝 예측까지! 성능 향상을 위한 고급 시계열 분석 방법을 심도 있게 다룹니다."

✅ 실무적용을 고려한 전문가 수준의 강의

✅ 250+ page 분량의 강의 슬라이드 PDF 파일 제공

✅ Python 실습 코드 (13편) 제공

더 이상 초보 수준에 머무르지 말고, 실무를 위한 고급 분석 방법에 과감히 도전해보세요!

  1. 시계열모형 기초: 시계열 예측&평가, 시계열의 정상성, 시계열 데이터변환, ARIMA 시계열모형과 예측

  2. 시계열 평활화와 예측: 이동평균, 시계열의 분해, 지수평활화 모형과 예측, 칼만 필터

  3. 시계열 모형 심화: 특성근과 단위근, 시계열 모형의 변환, 벡터 시계열 모형, 머신러닝과 시계열 예측

  4. 시계열과 딥러닝: 딥러닝 개요, TensorFlow, 순환신경망과 시계열, 스칼라/벡터 시계열 예측

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이 강의를 만든 사람
루비네 코딩 - James 쌤 (PhD)

  • S사, K사, L사, P사 등 국내 유수 기업 사원 대상 강의.

  • K-Digital Training, ICT 이노베이션 스퀘어, 청년취업 아카데미, 4차산업 인재 양성 프로그램 등 취준생 대상 강의와 멘토링.

  • SIC 인공지능 강의 설계.

  • 최근 10 여년간 활발한 창업, 강의, 컨설팅 활동.

Q&A 💬

Q. 시계열 분석과 예측에 대해서는 왜 배우는가요?

유용한 데이터가 시계열인 경우가 많습니다. 금융, 경제, 물류 등 여러 분야에서 필요한 분석 스킬입니다. 초보 수준의 분석가로 머물지 말고 전문적 지식을 갖춘 분석가로 거듭나기 위한 스킬 중 한 가지 입니다. 💪

Q. 선수 지식이 있나요?

Python에 대한 기초적인 지식과 Pandas의 데이터 프레임에 대한 이해가 필요합니다. 또한 통계 가설검정 방법에 대해서 이해하고 있으면 좋습니다. 😄
기초통계는 루비네 코딩의 "확률과 통계 101" 수강을 추천드려요! 😍🤞😉

Q. 난이도는 어느 정도 인가요?

수학적이고 전문적인 내용도 과감히 다루어 볼 예정입니다. 중급 이상의 난이도라 생각해 주세요. ✌

Q. Python 실습 환경은 어떤가요?

구글 Colab을 사용하기 때문에 별도의 설치는 필요 없습니다. 제공된 노트북 파일들을 구글 드라이브에 올려 놓고 열어서 실습 진행하시면 됩니다. Colab의 조작 방법은 대략 미리 알아 두시면 좋겠습니다. 예를 들어서 노트북 셀은 SHIFT + ENTER로 들어있는 코드를 실행 할 수 있다 정도~ 👍

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 금융 데이터 분석과 예측을 하고자 하는 분

  • 데이터 사이언스에 관심이 있으신 분

  • 시계열 모델링 방법에 관심이 있으신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 기초 문법

  • 확률과 통계 (가설검정)

  • 인공 지능 기초

안녕하세요
루비네 코딩입니다.

루비와 James 쌤이 만들어가는 코딩교실입니다.  

루비는 먹고 자는 것이 취미이며 호기심 많은 시츄 여아 입니다. 

많은 관심 부탁해요~~ 😊 🙇‍♂️ 🙏

루비네 코딩 : 네이버 블로그 (naver.com)

 

 

 

커리큘럼

전체

30개 ∙ (6시간 6분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!