파이썬과 인공지능을 활용한 금융 자료 분석
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.
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 인공지능] 강의입니다.
이런 걸 배울 수 있어요
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
채권 투자
ChatGPT API 활용
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
2,703
명
수강생
143
개
수강평
104
개
답변
4.7
점
강의 평점
14
개
강의
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:
커리큘럼
전체
72개 ∙ (20시간 59분)
가 제공되는 강의입니다.
강의 소개
02:29
Anaconda 설치
02:31
머신 러닝과 금융 분석
13:40
머신 러닝 모델 종류
14:24
시계열 데이터란 ? - part 1
14:19
시계열 데이터란 ? - part 2
10:38
시계열 데이터의 특징 - 접근 방법
08:58
실습 - 정상 시계열 구조 파악
45:56
실습 - 수익률 및 이동 평균 계산
28:26