데이터분석 입문

인공지능과 데이터의 다양한 요소들을 이해하고 Chat GPT와 코딩 단계 없는 프로그래밍을 활용해 실생활 문제를 해결함으로써 수학적 사고를 바탕으로 한 합리적 의사 결정 모델을 찾는 역량을 키워보자!

파이썬 프로그래밍 언어의 기본적인 내용을 학습함으로써 인공지능에 필요한 파이썬 코딩 능력을 습득해보자!

ChatGPT, 생성형 AI를 활용해 창작자가 되어보자!

다양한 자료구조와 알고리즘을 학습하고, 프로그래밍을 통해 이를 구현하는 실습 능력을 길러보자!

컴퓨터공학 전공자를 위한 객체지향 개념에 바탕을 둔 Java 프로그래밍

실생활 및 전공의 문제를 실제 컴퓨터 프로그램으로 옮겨보기 위한 학습과 파이썬 기반 인공지능 도구 활용을 연습해보자!

오렌지3를 활용하여 데이터를 분석하고 시각화하며 머신러닝 개념을 알아보자!

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

리눅스 쉘&오픈소스 소프트웨어 환경에서 협업 방식으로 응용 프로그램을 개발을 경험해보고, 프로그램 코딩에 필요한 개발환경을 구축해보자!

머신러닝의 주요 알고리즘과 딥러닝을 이해하고, 인공지능을 알아가보자!

Git과 GitHub를 다루는 법을 익히고 협업을 위해 사용해보자!

블록 코딩을 통해 텍스트 코딩을 체험하고, 아두이노를 제어해보자!

파이썬을 활용해 기계학습 기술을 학습하고, 실제 데이터 정보 추출 방법 및 예측 모델 개발 능력을 향상해보자!

4차 산업혁명 시대를 선도하는 글로벌 리더 육성을 위한 기본 매너와 에티켓 및 커뮤니케이션 스킬 교육

데이터 사이언스를 통해 효율적으로, 똑똑하게 프로젝트를 관리해보자

리액트를 활용한 웹 애플리케이션 개발 능력을 갖추고 실무에 적용할 수 있는 역량을 키워보자!

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

코딩, 개발에 흥미있는 디지털 인재라면? 마이크로비트, 마퀸을 통해 사물인터넷에 입문해보자!

데이터를 '적절하게' 그리고 '공정하게' 다루는 기술로 데이터를 수집하고, 분석하고 의사소통을 위해 전달해보자!

논리적 사고 능력을 향상시키며, 4차 산업혁명시대에 자신의 전공과 정보통신기술을 융합할 수 있는 역량을 배양합니다.

파이썬 사용을 위한 기초를 다지고 데이터 분석 문제를 해결해보자!

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.

데이터 과학 실무에서 유용하게 사용되는 Pandas 명령어들을 짧은 강의 형식으로 소개하며, 강의에 사용된 모든 코드는 깃허브에서 직접 보시고, 다운받아 실습하실 수 있습니다.

삼성전자 DS부문 메모리·S.LSI·Foundry·TSP·AVP 평가및분석, SK하이닉스 PE·AE·Solution PE를 준비하지만 사업부와 직무 차이에서 막히는 취업준비생을 위한 강의입니다. 제품평가 직무의 실제 업무 흐름을 기준으로 회사별 직무명을 정리하고, 본인의 전공 경험을 자소서와 면접에서 쓸 수 있는 직무 언어로 바꾸는 방법을 배웁니다. Analog 회로설계, Verilog/FPGA, 공정 실험, 데이터 분석 경험 등을 수율·Wafer Map·Shmoo Plot·불량 분석 키워드와 연결해 지원 전략을 세울 수 있습니다.

본 강의는 '파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1'의 후속 강의로서, part1 강좌가 introduction 느낌에 가까웠다면, part2는 실전 전략 구현과 퀀트 투자 개발의 전체 flow 경험이 중심이 되는 심화 강의입니다. 본 수업에서는 시계열 데이터를 다루는 advanced한 판다스(Pandas) 테크닉과, 이를 기반으로 하여 signal based 전략 및 다양한 주기별로 자산의 비중을 조절해야 하는 정적/동적 자산배분 전략을 구현하는 방법에 대해 중점적으로 다룹니다. 나아가 전략 구현에만 그치지 않고, 다양한 투자 전략을 최소한의 코드 수정으로 직접 검증하고 백테스팅하는 '코드의 framework화'와, 이를 확장하여 실전 투자까지 이어지도록 개선하는 법, 그리고 이 과정에서 주의해야 할 사항들에 대해 알아봅니다. 또한 프로그래밍적인 component와 더불어, 2가지 형태의 수익률 개념(simple return, log return)과 백테스팅 관련 평가지표 등의 이론적 내용에 대해서도 수학적으로 깊게 다루어 시중의 투자 서적이나 블로그, youtube 등 에서는 볼 수 없었던 최고의 파이썬(Python) 퀀트 투자 flow를 경험할 수 있습니다.

AI에게 "이 데이터로 모델 만들어줘"라고 시켜보면 처음 몇 줄은 그럴듯한데, 조금만 복잡해지면 엉뚱한 컬럼을 쓰고 누수가 섞이고 점수는 올랐는데 모델은 더 나빠집니다. 이 강의는 더 좋은 프롬프트를 알려주지 않습니다. 대신 에이전트가 데이터를 이해하고, 계획하고, 코드를 쓰고, 자기 결과를 검증하고, 틀리면 되돌아가는 루프(하네스)를 직접 설계하는 법을 다룹니다. DS-STAR의 다섯 조각 루프를 손으로 한 바퀴 돌려본 뒤, 데이터 프로파일 카드·훅·스킬 계층·독립 검증자·애블레이션까지 하나씩 조립해 나갑니다.

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

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

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.

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

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

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.

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

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

"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 뉴스 감성까지 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.

코딩을 모르는 분들도 쉽게, 엑셀 파워쿼리 기능을 활용하여 데이터를 수집하고 가공하는 방법을 배우실 수 있어요. 아래 프로젝트를 같이 실습하면서 엑셀 크롤링 기술을 배웁니다.

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 막 파이썬을 배웠는데 뭘 할 수 있을지 뭘 해봐야할 지 모르겠다면? 파이썬으로 웹 기술을 활용해보면서 웹 크롤링, 자동화, API 등의 사용법을 알아봅시다.

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