[非専攻者大歓迎]ゼロベースも簡単に入門するPythonデータ分析

Python 초보자의 눈높이에 맞춰 가장 쉽고 가장 실용적인 과정으로 기획된 입문 강의로 Streamlit을 활용한 직관적인 대시보드, 배포를 위한 Google Cloud Platform 등을 배웁니다. 또한, 빅데이터 분석기사 실기 준비도 같이 할 수 있습니다.

빅데이터 시대, 데이터 사이언스가 과학적인 비즈니스 의사결정을 위한 솔루션으로 각광받고 있다. 본 과정을 통해 다양한 데이터 분석법과 활용방안에 대해 학습하고 이를 현업에 적용할 수 있을 것이다.

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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

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

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

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.

Open API와 파이썬을 활용하여 업무 효율성을 향상시키는 데 필요한 기술과 노하우를 학습할 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.

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.

엑셀과 같은 환경에서 분석하고, 파이썬 코드를 자동으로 만들어 보아요. Pandas, Seaborn과 비교하여 데이터 분석에 이해도를 높혀주는 강의입니다.

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🧩 복잡한 수식이나 이론 중심의 설명보다는, 직접 프로그램을 구현하며 추천 시스템의 핵심 개념을 익히는 것을 목표로 합니다. 🛠️ 총 12개의 다양하고 실용적인 예제를 통해, 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링, 딥러닝 추천 등 실제 환경에서 활용할 수 있는 추천 시스템을 단계적으로 설계하였습니다.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다.

ADsP 요약본 + 기출 풀이. 2025/8월 46회 시험 반영! (상시 업데이트!)

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