파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part2

데이터 웨어하우스(DW)의 반복적인 파이프라인 관리, 이제 dbt로 그 고통의 굴레에서 해방되세요! dbt가 제공하는 효율성 위에서, 비즈니스 중심의 데이터 모델링, 효과적인 데이터 생애 주기 관리 등 더 높은 가치를 창출하는 데이터 분석 엔지니어로 거듭나세요.

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 수 있게 됩니다.

커리큘럼의 첫번째 수업인 "누구나 배울 수 있는 파이썬(Python)"은 프로그래밍/코딩 경험이 전혀 없는 분들을 위한 프로그래밍 입문 강좌입니다. 본 수업에서는 수많은 비전공자 대상으로 진행했던 수업들과 관련 경험들을 바탕으로, 컴퓨터의 구조부터 시작해서 프로그램이 동작하는 방식 그리고 이 과정에서 프로그래밍 언어의 역할로 이어지는 '스토리'와 '원리'에 초점을 맞추어, 초보자들이 프로그래밍이라는 낯선 개념에 친숙히 다가갈 수 있도록 하였습니다. 또한 최근 엄청난 속도로 성장하고 있는 파이썬(Python)이라는 언어를 채택하여 프로그래밍 입문에 대한 장벽을 더욱 낮추었고, 해당 언어의 문법적 요소를 설명함에 있어 'What(무엇)' 보다는 'Why(왜)'와 'How(어떻게)'에 두어, 단순 문법 암기식 수업이 아닌, 실전에서의 예제와 활용도에 초점을 맞추어 전달합니다. 입문자들이 흔히 하는 잘못된 학습 방법들을 기반으로 여러분들이 앞으로 어떤 식으로 프로그래밍을 바라보고 학습해야되는지 등에 대한 tip들도 같이 다루며, 과거 프로그래밍을 독학하면서 삽질하고 시간낭비 하며 겪은 시행착오들과, 다년간 오프라인 수업을 진행하며 생긴 내공을 바탕으로, 입문자 분들이 어떤 부분을 어려워하고 또 어떤 식으로 전달해야되는지를 중점적으로 담았기 때문에, 파이썬 입문에 망설이시는 분에게 큰 도움이 될 것입니다.

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.

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.

파이썬(Python)을 활용해 실전 투자에 도움이 될만한 도구를 만들고 싶으신가요? 이 강의에서는 파이썬 중급자를 대상으로 금융데이터 분석을 위한 인터랙티브 웹 대시보드를 만들어 보며, 심도있는 계량화 작업을 위한 페어 트레이딩 전략에 대해 학습해 봅니다. 여러분들만의 유용한 분석도구를 만들어 금융데이터를 더욱 강력하게 분석하고, 현명한 투자 결정을 내리는데 도움이 되기를 바라겠습니다.

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

주가 데이터 분석 입문자를 위한 강의입니다. 파이썬을 활용하여 주가 데이터 분석에 입문 해보세요!

엑셀 대신 파이썬 판다스(Pandas)로 데이터 분석을 더 쉽고 효과적으로 할 수 있다는 사실! 판다스 라이브러리의 기본적인 기능과 실무 활용 방법을 금융데이터 분석을 통해 학습해 봅니다.

이 강의는 알고리즘 트레이딩을 로컬 컴퓨터와 클라우드 환경에서 자동화하는 과정을 다루며 실습을 중심으로 진행됩니다.

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.

소스 코드 그대로 사용 가능한 자동매매 프로그램! 오라클 무료 서버로 실전 배포까지!

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

* 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

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

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.