[테디노트] 한 방으로 끝내는 판다스Pandas (전자책 포함)

Streamlit을 활용해 빠르고 쉽게 나만의 데이터 분석 앱을 구축하고 공유해 보세요!

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테디노트의 'Note Series' 무료 강의입니다. 이 강의는 파이썬 입문자를 대상으로 합니다. 막막한 파이썬 공부를 따라만 해도 공부가 될 수 있도록 별도의 전자책 교재를 제공합니다. 더 많은 강의는 유튜브 채널 '테디노트'에서 만나보세요.

데이터 분석이라고 하면 왠지 거창하게 들리지만, 사실은 가설을 세우고 데이터를 바탕으로 이를 검증하는 과정입니다. 내가 세운 가설을 검증하려면 어떤 데이터를 어떻게 분석해야 하는지는 파이썬을 활용해 배울 수 있습니다.

판다스(pandas)를 이용해 실전에서 많이 나오는 데이터 처리 패턴을 배워보고 처리한 데이터를 분석해봅니다.

데이터 분석 입문자를 위한 파이썬 데이터 분석 전과정 기본 기술 익히기 강의입니다. 실제 현업에서 데이터 분석 기술을 활용하고 있는 이커머스 기획자 및 개발자로써, 파이썬 데이터 분석 전과정을 쉽게 익히고, 바로 활용할 수 있도록 만들었습니다.

돈이 무한히 벌리는 알고리즘 트레이딩 봇을 만들고, 자동으로 돌려놓고 싶은데, 어떤 것부터 시작하면 될까?

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다

비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 이론은 가볍게, 실전은 확실하게 복잡한 배경지식 없이도, 기출문제를 중심으로 시험에 꼭 나오는 포인트만 집중 학습합니다.

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.

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.

* 100% 실전형 커리큘럼: 문법 공부가 아닌, 데이터를 직접 다루는 실습 위주 구성 * 머신러닝 선수 필승 코스: AI 학습 전 반드시 알아야 할 전처리 기법 완벽 정리 * 데이터 분석 도구 마스터: Numpy(수치연산), Pandas(데이터제어) 핵심 기능 정복 * 시각화 인사이트 도출: Matplotlib, Seaborn을 활용한 데이터 시각화 스킬 전수 * 통계 기초 다지기: 데이터의 특성을 파악하는 기초 통계 및 그룹 분석 기법 학습

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.

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