보스톤 마라톤 빅 데이터를 파이썬을 이용하여 원하는 형태로 가공하여 다양한 차트와 기술을 이용하여 가치있는 정보로 만드는 머신러닝, 딥러닝 프로젝트 준비 과정입니다.

Numpy와 Pandas 기초부터 데이터 전처리, 시각화와 크롤링까지 한 번에! 데이터 분석을 위한 파이썬 입문 강의입니다.

중급 Python 과정은 함수형 프로그래밍, 메타 프로그래밍, 예외 처리 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 고급 주제를 다루면서 Python에 대한 이해를 심화하도록 설계되었습니다.

쉽고 직관적인 문법을 가진 파이썬! 프로그래밍 입문용 언어로 명성이 자자한 파이썬을 기초부터 실습까지 함께 배워보세요! 이 강의에서는 파이썬과 데이터베이스의 연동을 학습하고, 미니 포토샵을 만들어봅니다.

현업 실전에서 데이터 탐색 (EDA), 데이터 클리닝, 스케일링, 이상치 처리, 로그변환, 카테고리 인코딩 등이 왜 필요한지 그리고 어떻게 다루어야 하는지를 배웁니다. 또한 테이블 데이터 합치기, (비정형) 시계열 데이터 처리 방법을 배웁니다.

Python의 기초부터 응용까지 웹, 데이터분석, 크롤링, 업무자동화, GUI, 프로그래밍 등 Python으로 할 수 있는 모든 기능을 한 강좌에 담았습니다.

[강의 요약: 픽셀에서 실무까지, 명함 인식 시스템 구축]전처리(Pre-processing): 노이즈를 제거하고 가우시안 블러와 캐니 엣지로 명함의 '뼈대'를 추출하는 법을 배웠습니다.허프 변환(Hough Transform): 수만 개의 점 중에서 $(\rho, \theta)$ 투표 시스템을 통해 진짜 '테두리'를 선발하는 오디션 과정을 거쳤습니다.기하학적 추론: 복잡한 직선 방정식을 대입법과 행렬로 풀어내어, 명함의 네 꼭짓점$(x, y)$을 정밀하게 타격했습니다.데이터 정렬 및 필터링: 겹치는 선을 제거하고, 찾은 점들을 '좌상, 우상, 우하, 좌하' 순서로 이름표를 붙여주는 데이터 정제 기술을 익혔습니다.마법의 변환(Perspective): 삐딱한 이미지를 똑바로 펴거나, 반대로 내가 원하는 액자 속에 이미지를 합성하는 실무 기술로 대미를 장식했습니다. 📢 "수식만 보면 머리가 아프신가요? 저도 그랬습니다."개발 현장에서 이미지 처리 프로젝트를 처음 맡았을 때, 저를 가장 괴롭혔던 건 화면 가득한 $\sin, \cos$ 수식들이었습니다. 책에는 공식만 가득했고, 정작 **"이게 왜 내 코드에서 명함을 못 찾지?"**라는 실무적인 문제에 답해주는 곳은 없었습니다.저는 이 강의를 통해 수강생 여러분이 겪을 세 가지 고질적인 문제를 해결해 드리고자 합니다.1. "수학이 외계어처럼 느껴지는 문제" → [비유의 힘]으로 해결합니다.직선 방정식을 단순히 암기하는 것이 아니라, **'원점에서 쏜 레이저'**와 **'그림자 놀이'**로 이해시켜 드립니다. 원리를 이해하면 코드는 자연스럽게 따라옵니다. 제가 수많은 시행착오 끝에 찾아낸 '가장 쉬운 언어'로 수식을 번역해 드립니다.2. "이론은 아는데 응용이 안 되는 문제" → [데이터 오디션]으로 해결합니다.왜 내 명함 테두리가 10개나 생기는지, 왜 꼭짓점 순서가 뒤섞이는지... 실무에서 반드시 마주치는 '지저분한 데이터'를 어떻게 거르고 정렬하는지, 저의 디버깅 노하우를 모두 공개했습니다. 옥석을 가려내는 오디션 로직은 여러분의 프로젝트를 한 차원 높여줄 것입니다.3. "결과물이 따분한 문제" → [인터랙티브 합성]으로 마무리합니다.단순히 흑백 엣지만 보다 끝나는 강의가 아닙니다. 내가 직접 마우스로 찍은 '명예의 전당 액자' 속에 여러분이 만든 명함을 쏙 집어넣는 순간, 여러분은 단순한 코딩을 넘어 **'공간을 다루는 마법'**을 경험하시게 될 겁니다. "컴퓨터 비전은 수학이 아니라, 세상을 바라보는 새로운 눈을 갖는 과정입니다." 제가 현장에서 깨달은 그 짜릿한 'A-ha!' 모먼트를 여러분께 전달해 드리고 싶습니다. 이제 복잡한 이론서는 덮으셔도 좋습니다. 저와 함께 코드라는 붓으로 이미지를 자유자재로 그려보시죠!

1. 국내 유일 공인 AI 국가공인자격증, AICE Associate 합격을 위한 실습 중심의 강의 2. 파이썬 기반으로 데이터분석과 AI 모델링을 할 수 있는 단계까지 학습.

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 Part 3에서는 포트폴리오 이론 및 실전투자에 필요한 개념 및 코드로 구현하는 방법에 대해 배웁니다. Part 1 & 2에서는 금융데이터 분석을 위한 코드 구현 방법들에 대해서 주로 배웠다면, Part 3에서는 퀀트 투자에 있어 중요한 부분을 차지하는 '포트폴리오'에 대해서 배웁니다. 왜 포트폴리오를 만들어야할까? 라는 의문을 가지고 포트폴리오 이론을 배우며 이를 파이썬으로 구현도 하고, 실전 포트폴리오 투자에 필요한 코드 실습도 진행합니다. 해당 강의를 통해 여러분들만의 포트폴리오 투자에 있어 도움이 되기를 바라겠습니다

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.

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!

Django 베이스 캠프는 초보자부터 중급자까지 Django 웹 프레임워크의 핵심을 체계적으로 학습할 수 있는 강의입니다. 프로젝트 중심의 실전 수업으로 빠르게 웹 애플리케이션을 구축하는 능력을 키울 수 있습니다.

파이썬 사용을 위한 기초를 다지고 데이터 분석 문제를 해결해보자!

파이썬에서 동시성 / 병렬성 프로그래밍을 사용하여 데이터를 수집하여 MongoDB에 적재하고 분석하여 모던 웹 프레임워크인 FastAPI를 사용해 수집한 데이터를 시각화한 웹 앱을 개발합니다. 이 과정에서 코루틴, 멀티 스레딩과 멀티 프로세싱을 사용한 파이썬 동시성 / 병렬성 프로그래밍을 배우고 이해하며, 이를 사용하여 파이썬의 성능을 높이는 방법을 이해합니다. 파이썬 동시성 / 병렬성 코드를 실무에 바로 적용할 수 있도록 도와드립니다. 개발만 하고 끝나는 것이 아니라 AWS 클라우드에 실제 앱을 배포하고 운영하는 방법에 대하여 알려드립니다.

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.

서비스를 기획하고 있다면 웹사이트는 필수적인 요소 입니다. 물론 서비스 외에도 현재 제공되는 모든 프로그램 인프라는 웹을 기반으로 동작하는게 많습니다. 이 강좌에서는 프로그래밍 언어 중 가장 쉽다고 평가되는 파이썬을 활용하여 웹사이트를 제작하고 실제 운영 가능한 상태까지의 설정을 배움을 목적으로 합니다.

문과 출신의 현업 개발자가 취업하기 위해 공부한 방식 그대로 설명하는 기초 DFS 강의입니다 :) 지루한 이론 강의는 최소한으로 줄이고, 직접 문제를 풀어보며 배우는 강의를 준비했습니다! 이 강의를 들으시면 백준 기준으로 실버 등급의 DFS 문제들을 혼자 풀 수 있게 될 겁니다.

파이썬과 ChatGPT를 100% 활용하여 네트워크 프로그래밍을 처음부터 배웁니다. 지루한 개념 설명보다는 실습을 통해 수강생들이 직접 네트워크 코드를 작성하고, 작성한 프로그램이 어떻게 동작하는지 직접 확인하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 기본적인 네트워크 실습부터 실무에서 적용 가능한 네트워크 기술까지 습득할 수 있으며, 다양한 프로토콜과 도구를 다루는 실습을 통해 깊이 있는 이해와 실력을 쌓을 수 있습니다. 또한, ChatGPT를 활용함으로써, 수강생들은 어려움과 지루함을 느끼지 않고, 기억에 오래 남는 학습 경험을 할 수 있습니다.

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.

데이터 파이프라인을 효율적으로 만들고 관리하기 위한 Orchestration 도구인 Airflow에 대해 배우는 강의입니다. 초보자도 차근차근 배울 수 있는 Airflow 마스터 클래스, 환영합니다!