
Creating Stock Auto-Trading App and Web Investment Report with ChatGPT and Python
pchaneui396975
ChatGPT: How Far? Series, Stock auto-trading app & web inv. report creation!
초급
Python, ChatGPT, prompt engineering
A course chosen by 3,000 students! Updated to GPT-5 version! How far can you go with ChatGPT? Create automated stock trading applications and web investment reports!
ChatGPT Utilization! Python Programming Flow
Creating Streamlit Web Dashboards Without HTML Knowledge
챗GPT로 어디까지 할 수 있니? AI 활용 (AX) 시리즈
재테크 강의 아님 주의!
3천명이 선택한 챗GPT와 파이썬(Python)으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 제작하기의 GPT-5 버전이 새롭게 출시되었습니다!
변동성 돌파 전략을 기반으로 하는 나만의 재태크 앱 제작하기! 챗GPT의 도움을 받아 최소한의 프로그래밍 지식으로 파이썬 GUI 애플리케이션을 제작합니다. Slack을 통해 실시간 매매 현황을 모바일 알람으로 받아보세요.
매매 주문 휴대폰 알림 받아보기!
HTML 기반 지식 없이도 손쉽게 웹앱 제작하기! 자동 매매 애플리케이션을 통해 거래한 매매일지를 바탕으로 나만의 웹 투자 리포트를 제작합니다. 무궁무진한 streamlit 웹 대시보드의 잠재력을 느껴보세요!
수익률 관리 웹 대시보드 작성!
기초 챗GPT 프롬프트엔지니어링!
챗GPT로 파이썬 프로그래밍 및 디버깅 프로세스 학습!
파이썬 GUI 애플리케이션 제작 활용 가능!
streamlit 활용 나만의 웹 데이터 대시보드 제작 가능!
GUI 기반 자동매매 애플리케이션!
나만의 애플리케이션을 만들고 싶지만 프로그래밍 언어를 배우기에 진입 장벽이 너무 높다고 생각하시지 않았나요? 그런 분들을 위해 준비했습니다. 인공지능(AI)을 적극 활용하여 최소한의 노력으로 파이썬 애플리케이션 제작하기!
아래 강의와 함께하시면 더욱 효율적으로 학습하실 수 있습니다!
저자 이메일: pchaneui39@gmail.com
챗GPT로 응용하는 파이썬 실전 예제들 (입문자용)
반도체 공정 직무 취업을 위한 강력한 무기, 데이터 분석
운영 체제 및 버전(OS): Windows
사용 도구: 챗GPT (GPT-5 버전으로 실습이 진행됩니다), Visual Studio Code
보고 쉽게 따라할 수 있는 교안 제공 (PDF)
강의에 사용된 python 코드가 그대로 담긴 소스코드 제공
파이썬 기초 지식 (권장)
ChatGPT의 답변의 다양성으로 인하여 동일 프롬프트에 항상 동일하게 답변하지 않습니다. 강의 인트로의 "이 강의를 학습하는 방법"을 참고하세요!
Who is this course right for?
Anyone interested in app development with ChatGPT
People who don't know Python syntax well but are interested in Python application development
Those who want to create their own stock investment report
Need to know before starting?
Python Basic Syntax (Recommended, not required)
3,535
Learners
70
Reviews
33
Answers
4.8
Rating
6
Courses
이메일: pchaneui39@gmail.com
블로그: https://blog.naver.com/parksdatalab
-. 파이썬 데이터 분석 & 시각화 + 웹 대시보드 제작하기
-. 챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기
-. POSTECH 공학박사 졸업
-. 머신러닝 기반 반도체 소자 성능 개선 연구
-. S 대기업 임직원 데이터 사이언스 강사
All
25 lectures ∙ (7hr 18min)
Course Materials:
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