데이터분석 입문

실제 데이터를 다루면서 자료 분석에 대한 이해를 높이고, 데이터를 분석하는 기초적인 방법을 다룬다.

캐글은 어떤 플랫폼일까요? 해마다 캐글에서는 전세계 사용자를 대상으로 설문조사를 합니다. 데이터 사이언스를 배우고자 할 때 여러 궁금증이 생깁니다. 지금 시작하기에 너무 늦지는 않았을까? Python과 R 중에 어떤 언어를 선택해야 할까? 급여는 어느 정도일까? 전세계 사용자의 응답을 통해 궁금증을 해소해 보세요! Pandas의 강력한 몇 가지 기능만으로 빈도수 분석과 데이터 시각화를 할 수 있습니다.

파이썬 사용을 위한 기초를 다지고 데이터 분석 문제를 해결해보자!

비전공자의 눈높이에서 32가지 데이터 시각화 기법을 아주 빠르고 쉽게 설명해드립니다!

S&P 500 페어 트레이딩의 통계적 접근법을 파이썬으로 체계적으로 학습하실 수 있습니다. 전문적인 데이터 분석을 통해 감정을 배제한 투자 전략의 기초를 마련하세요.

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

파이썬 퀀트 투자와 함께 데이터를 기반으로 투자 전략을 세우고 전략에 따른 투자를 해보세요. 다양한 자산 배분 전략을 구현하고, 최종적으로 자신만의 투자 전략을 만들어 볼 수 있습니다.

강의명: 빅데이터분석기사 실기 합격 코드북 빅데이터분석기사 실기시험을 준비하는 수험생을 위한 실전 중심의 자격증 대비 강의입니다. 기존 강의에서 방대한 이론과 시험에 직접적으로 필요하지 않은 내용까지 학습해야 하는 부담을 줄이고자, 실제 시험 문제를 해결하는 데 필요한 핵심 개념과 코드만 선별하여 구성했습니다. 총 23강으로 구성되며, 파이썬 기초부터 작업형 제1유형(데이터 처리), 제2유형(머신러닝), 제3유형(통계 분석)까지 단계적으로 학습합니다. 단순히 완성된 코드를 보여주는 것이 아니라, 코드의 역할과 작성 이유를 설명하고 수강생이 직접 따라 하면서 문제 해결 능력을 기를 수 있도록 제작했습니다. 주요 강의 구성 시험에 필요한 파이썬 및 pandas 핵심 기초 작업형 제1유형 데이터 처리 및 실전 풀이 작업형 제2유형 데이터 전처리, 머신러닝 모델링 및 예측 결과 제출 작업형 제3유형 통계 검정 및 회귀분석 회차별 실전 문제 풀이 및 코드 복습 시험 체험환경 활용법과 시험 직전 최종정리 제공 학습자료 핵심 개념과 풀이 코드를 정리한 전자책 직접 실행하며 학습하는 파이썬 실습파일 회차별 문제 및 해설 자료 시험 전 최종정리 자료 강의의 핵심 목표는 수강생이 불필요한 공부에 시간을 낭비하지 않고, 시험장에서 스스로 코드를 작성하여 문제를 해결할 수 있도록 돕는 것입니다. 파이썬 기초가 부족한 수험생도 순서대로 학습할 수 있도록 구성했으며, 핵심 코드 학습부터 실전 문제 풀이까지 한 번에 준비할 수 있는 강의입니다.

빅분기 실기 시험의 최대 난관인 구름(Goorm) 환경을 알고런이 제공하는 실습 플랫폼에서 완벽하게 대비합니다. 작업형 1·2·3유형 기출문제를 실제 시험환경과 동일한 방식으로 반복 실습하며, 코드 암기가 아닌 시험장 감각을 체득합니다. 코랩·주피터와 다른 환경에서 손이 먼저 움직이도록 훈련하는 실전 중심 강의입니다.

쉽고 편리하게 자료를 처리하는 R언어로, 컴퓨터 비전공자도 자신의 전공분야와 관련해 컴퓨터 프로그램 활용 역량을 키워보자!

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.

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.

"기초부터 7가지 도메인 프로젝트까지, 딥러닝의 A to Z를 완성하다 (총 41강)“ 단순히 모델을 호출하는 수준을 넘어, 현업의 트렌드인 PyTorch Lightning을 활용해 깔끔하고 효율적인 딥러닝 파이프라인을 구축하는 법을 배웁니다. 주가 예측부터 생성형 AI, 의료 영상, 사운드 분석까지 총 7개의 프로젝트를 직접 구현하며 어떤 데이터 앞에서도 당당한 AI 엔지니어로 성장하세요.

초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.

드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다. 참고서적 "모두의 확률과 통계" https://wikidocs.net/book/18165

"왜 내 자동매매는 하락장에서 무너질까?" 저 또한 같은 고민을 깊게 거쳤습니다. 시중의 자동매매 로직 대부분은 강세장에서 수익을 내는 듯 보이지만, 시장의 색깔이 바뀌는 순간 대응력을 잃고 맙니다. 저는 이 문제를 해결하기 위해 지난 2년간 직접 연구한 노하우와 최신 AI 기술을 결합했습니다. 본 강의에서는 거시경제와 개별 종목의 흐름을 동시에 읽어내는 'Transformer 기반 딥러닝 모델'을 직접 설계하고, 이를 무료 GPU 환경에서 자동으로 학습·배포하는 법을 배웁니다. 특히 헤지펀드 수준의 정교한 데이터 정규화 기법을 도입해, 단순 지표를 넘어 공매도 잔고 수급까지 결합한 '지능형 종합 점수 시스템'을 구축합니다. 여기에 월스트리트 20년 경력 트레이더의 안목을 이식한 ‘AI 안전 게이트’를 더해, 매수 직전 인간 트레이더의 시각으로 마지막 확신을 더합니다. 단순히 사고파는 기능을 넘어 동적 익절·손절 로직, 8가지 자가 복구 메커니즘, 그리고 Slack 실시간 리포트까지더하여 기관급 알고리즘 시스템의 전 과정을 여러분의 손으로 직접 구현하게 됩니다.

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.

이제 파이썬 결과물을 웹 페이지로 나타낸다! 오직 파이썬만을 이용해 나만의 웹 페이지를 만들어볼 수 있어요. 데이터 분석, 머신러닝 등 파이썬으로 만든 결과물을 웹 페이지에서 확인할 수 있는 Interactive DashBoard를 만들어 볼 수 있는 기회입니다!

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.

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