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데이터 사이언스 데이터 분석

파이썬과 인공지능을 활용한 금융 자료 분석 기초 대시보드

(5)
6개의 수강평 ∙  94명의 수강생
77,000원

월 15,400원

5개월 할부 시
지식공유자: YoungJea Oh
총 47개 수업 (14시간 39분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 인공지능] 강의입니다.

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.

✍️
이런 걸
배워요!
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

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 방법인공 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

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

안녕하세요
YoungJea Oh 입니다.
YoungJea Oh의 썸네일

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:

https://ironmanciti.github.io/

커리큘럼 총 47 개 ˙ 14시간 39분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 교육 환경 준비
강의 소개 미리보기 02:29 선수 과목 안내 미리보기
Anaconda 설치 02:31
Jupyter Notebook 사용 방법 및 교재 source download 06:33
강의 자료 (강의 교재 pdf file, 소스 코드 github)
금융 분석에 필요한 Python 기본 문법 (모르시는 분만 보세요) 25:49
금융 분석에 필요한 Numpy/Pandas/Matplotlib 기초 (모르시는 분만 보세요) 54:01
섹션 1. 머신 러닝과 금융 분석
머신 러닝과 금융 분석 미리보기 13:40
머신 러닝 모델 종류 14:24
실습 - 주식/환율 데이터 API 소개 미리보기 19:15 실습 - Pandas Datetime - part 1 미리보기 20:40
실습 - Pandas Datetime - part 2 26:46
실습 - 시계열 데이터 시각화 - part 1 32:03
실습 - 시계열 데이터 시각화 - part 2 28:14
섹션 2. 시계열 데이터 (Time Series Data)
시계열 데이터란 ? - part 1 미리보기 14:19
시계열 데이터란 ? - part 2 10:38
시계열 데이터의 특징 - 자기 상관성, 정상성 09:46
시계열 데이터의 특징 - 접근 방법 08:58
실습 - 정상 시계열 구조 파악 45:56
시계열 데이터 처리 - 차분법(Differencing) 미리보기 12:29
시계열 데이터 처리 - 수익률 및 이동 평균 계산 13:09
실습 - 수익률 및 이동 평균 계산 28:26
실습 - 이동 평균을 이용한 단순 매매 전략 - Backtest 29:17
섹션 3. 수익률과 Risk
수익률 계산 미리보기 15:51 실습 - Pandas를 이용한 수익률 계산 미리보기 38:09
실습 - 수익률 계산 연습 문제 해설 07:05
수익률의 평균과 표준 편차 08:13
실습 - 주식 시장 분석 (주가 비교, 종목간 수익률, 상관 관계 분석) 36:54
Risk란 무엇인가 ? 01:57
섹션 4. 금융 분석에 Machine Learning 적용하기
CAPM 모델 설명 미리보기 11:26
Linear Regression을 활용한 CAPM 추정 - 이론 14:23
실습 - Linear Regression을 활용한 CAPM modeling 50:02
RNN (Recurrent Neural Network) 소개 12:03
실습 - Simple LSTM 24:56
실습 - LSTM을 이용한 주가 예측 - part 1 27:30
실습 - LSTM을 이용한 주가 예측 - part 2 21:36
차원 축소 기법 소개 09:19
실습 - PCA를 활용한 차원 축소 23:55
pykrx 증권 데이터 수집 라이브러리 설치
실습 - PCA를 이용한 KOSPI200 추종 포트폴리오 생성 - part 1 25:24
실습 - PCA를 이용한 KOSPI200 추종 포트폴리오 생성 - part 2 23:29
군집화 (Clustering) 기법 소개 09:36
실습 - 신용카드 고객 segmentation 39:32
결정 나무와 Random Forest 모델 설명 11:08
Category 변수의 수치화 05:49
실습 - 신용카드 연체 예측 - part 1 19:51
실습 - 신용카드 연체 예측 - part 2 21:50
강의 게시일 : 2023년 01월 13일 (마지막 업데이트일 : 2023년 03월 26일)
수강평 총 6개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
5
6개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
유클리드소프트 thumbnail
5
조금은 어렵기는 하지만 쉽게설명잘해주셔서 감사합니다.
2023-10-23
hakjuknu thumbnail
5
Great
2023-12-20
법경 thumbnail
5
아주 좋아요
2024-04-11
Harper Lee thumbnail
5
설명이 쉽고, 전체적으로 이해하는데 도움이 되었습니다.
2023-09-04
YoungJea Oh thumbnail
5
훌륭합니다.
2023-01-06