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

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.

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.

🤔 D3를 공부하고 싶지만 너무 어려워 고민하셨나요?? 지금 바로! 이 강의로 D3에 대한 기본 개념과 활용법을 익혀 쉽고 빠르게 나만의 시각화 결과물을 만들어보세요

xlsxwriter 튜토리얼로 배우는 Python 엑셀 프로그래밍의 기초 강좌입니다. Python과 엑셀을 사용하여 데이터를 분석하고 업무를 자동화 할 수 있습니다.

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실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게 배우는 빅데이터를 처리하는 방법 & 파이썬을 이용해 아파치 스파크로 빅데이터 코드를 개발하는 법을 가르쳐 드립니다. 현재 14년차 소프트웨어 개발자로 웹 어플리케이션, 빅데이타 그리고 SRE & 데브옵스까지 파이썬으로 다 처리하고 있습니다. 파이썬을 이용해, 빅데이터 직군에서 꼭 알아야하는 아파치 스파크에 대해서 쉽고 깊게 배울 수 있는 기회를 절대 놓치지 마세요!

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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.

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.

Pandas로 데이터 분석, 전처리, 머신러닝, 딥러닝에 활용하다 보면 늘 사용하는 기능 위주로 사용하게 됩니다. 이런 핵심적인 내용만을 모아 정리해 놓은 Pandas Cheat Sheet가 있습니다. 두꺼운 책으로 Pandas를 배우다 지치신 분들께 단 두 장의 문서로 Python Pandas를 알려드립니다. Pandas 공식 튜토리얼에서 제공하는 cheat sheet로 Pandas의 핵심 기능을 익혀봅니다.

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문 강의입니다. 데이터를 가공하는 방법이 궁금하신 분에게 추천합니다. 백엔드 개발 관점보다는 데이터 분석, 데이터 엔지니어링 관점의 SQL을 알려드립니다.

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R과 데이터에 대한 이해와 데이터 분석을 위한 데이터 처리 방법, 데이터 가시화 방법 등 기본적인 데이터 분석을 위한 기반을 다집니다. 변수, 함수, 패키지를 활용하여 편리하게 데이터를 내가 원하는 모양으로 가공하는 방법을 배웁니다.

데이터를 활용하고 싶은 PM 분들을 위한 강의입니다. PM 직무에서 데이터를 활용하는 모든 과정이 포함된 강의로 이직 1일차의 삶부터 프로젝트 시작과 종료까지 업무의 흐름을 모두 담았습니다. 데이터 기반 사고부터 논리적 사고, 지표 정의, 로그 설계, 실험 설계, 데이터 문화 만들기 등을 모두 다루며 생각하는 힘을 키우기 위한 데이터 입문 강의입니다. PM을 위한 강의로 만들었지만 데이터 분석가도 보면 좋을 내용으로 구성했습니다(실제로 많은 분석가분들이 수강해주셨어요) 그 외에도 마케터, 디자이너, 사업 기획 직무 분들도 많이 수강하고 계셔요.