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데이터 분석

파이썬과 인공지능을 활용한 금융 자료 분석 기초

주식, 환율, 코인, 부동산, 채권 등 금융 데이터는 주변에서 쉽게 접할 수 있고 우리에게 돈을 벌 수 있는 기회를 제공하지만 대부분의 사람들은 그 특성과 다루는 방법을 알지 못해 소중한 기회를 놓치고 있습니다. 이 강의를 통해 다양한 금융 데이터의 의미 파악과 파이썬을 이용한 분석 방법을 배울 수 있습니다.

(4.9) 수강평 8개

수강생 123명

Python머신러닝
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초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 인공지능] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 시계열 데이터 다루기

  • 이동 평균선 시각화 및 활용 방법

  • 수익률과 매매 전략

  • 주식 시장 분석

  • 포트폴리오 최적화 방법

  • 선형회귀 모델을 활용 CAPM 모델링

  • 시장 수익률 초과 주식 발굴

  • 신용카드 고객 세분화

  • 신용카드 고객 연체 예측 모델 작성

  • 선물 옵션 파생상품 개념

파이썬, 금융 데이터, 인공 지능 모델을
한 강의에서 배울 수 있어요 🤗

파이썬과 금융 데이터의 만남 ⚒️

일반적인 데이터 분석과 인공 지능 모델에 관한 강의는 많이 있으나 금융 데이터에 특화된 전문적 강의가 부족한 것이 현실입니다. 본 강의에서는 파이썬을 이용한 금융 데이터 분석 방법과 인공 지능 모델을 금융 데이터에 적용하는 방법을 알려드려요.

시간이 아주 부족한 학습자가 인공 지능 관련 사전 지식이 없이도 강의를 따라올 수 있도록 구성하였습니다. 이 강의를 통하여 금융 데이터 분석 전반에 관한 파이썬과 인공 지능 관련 기초 지식을 쌓을 수 있다고 자신합니다.

이런 걸 배워요 📖

머신러닝과 금융 분석

시계열 데이터
(Time Series Data)

수익률과 Risk

파생상품 (선물, 옵션) 개념

금융 분석에
Machine Learning 적용하기

이런 분들께 추천해요 🙋

금융 기관에 재직하는 데이터 분석가 및 개발자

파이썬을 활용한 주식 투자에 관심 있는 개발자

인공 지능 모델의 금융 분야 활동에 관심 있는 분

파이썬, 인공 지능 모델 이론을 공부했지만 활용 방법을 모르겠는 분

이 강의와 함께해요! 📌

  • 금융 데이터와 일반 데이터의 특성 차이를 이해하여 적절한 처리 방법을 적용할 수 있게 됩니다.
  • 주식 투자 등 재테크에 파이썬과 인공 지능을 적용할 수 있는 아이디어를 얻게 됩니다.
  • 실제로 인공 지능이 어떻게 활용될 수 있는지 살아 있는 경험을 할 수 있습니다.

강의 특징 ✨

실습 중심으로
실력을 쑥쑥 🌱

실습을 통해 실력을 향상할 수 있도록 구성한 실습 위주의 강의입니다.

작동 원리까지
자세히 설명 🎤

실습을 시작하기 전에 금융 데이터 처리 요령과 인공 지능 모델의 작동 원리에 대해 알기 쉽게 설명합니다. 사전 지식 없는 사람도 수강할 수 있도록 구성했습니다.

예상 질문 Q&A 💬

Q. 파이썬(Python) 언어를 몰라도 되나요?

이 강의는 파이썬으로 진행됩니다. 시간이 부족한 분들을 위해 기본 문법과 Pandas, Matplotlib 등의 기초 crash 과정을 제공하므로 사전에 파이썬 언어를 몰라도 수강할 수 있습니다.

Q. 인공 지능 모델에 관해 전혀 몰라도 되나요?

인공 지능 모델에 대한 사전 지식이 있으면 강의 내용을 쉽게 이해할 수 있겠지만 금융 데이터 처리에 적합한 몇 가지 모델에 대해 작동 원리를 설명하므로 사전 지식 없이도 수강할 수 있습니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 프로그래 작성에 관심 있는 금융 회사 직원

  • 금융 산업에 관심 있는 일반 개발자

  • 파이썬을 이용한 주식 투자에 관심 있는 일반인

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 언어

안녕하세요
YoungJea Oh입니다.

오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.

홈페이지 주소:

https://ironmanciti.github.io/

커리큘럼

전체

62개 ∙ (19시간 8분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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