キャグルアンケートによるデータ分析の入門

투자 강의가 아닙니다. 증권 데이터를 통한 데이터 수집, 분석과 시각화를 다룹니다. 다양한 데이터 포맷을 다루며 다양한 텍스트 전처리 기법을 익힙니다. 시계열 데이터의 시각화 기법과 스케일에 대한 표현 방법 주가 데이터를 해석하기 위한 몇 가지 기법을 다룹니다. 이 강의는 데이터 분석을 통해 인사이트를 얻는 방법을 알아가는 강좌입니다. 주가 데이터를 통해 배운 내용을 시계열이 활용되는 수요량, 재고량, 판매량, 트래픽량 등의 데이터를 수집, 분석, 시각화에 활용해 볼 수 있도록 구성 되어있습니다.

이디야는 스타벅스 근처에 입점한다는 설이 있었습니다. 과연 이디야와 스타벅스의 매장입지는 얼마나 차이가 날까요? 2013년부터 2019년까지 부동산 가격 변동 추세가 아파트 분양가에도 반영될까요? 우리 동네에는 어떤 공원이 있을까요? 공공데이터 포털에 있는 데이터를 어떻게 활용하면 좋을까요? 공공데이터를 통해 여러 형태의 데이터를 다뤄보며 Python과 여러 데이터분석 라이브러리에 익숙해 지는 것을 목표로 합니다.

파이썬 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 워드클라우드 시각화, 형태소 분석, 토픽모델링, 군집화, 유사도 분석, 텍스트데이터 벡터화를 위한 단어 가방과 TF-IDF, 머신러닝과 딥러닝을 활용한 텍스트 분류, 허깅페이스 활용법

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.

머신러닝과 데이터 사이언스 경진대회 플랫폼인 캐글을 통해 데이터 분석과 머신러닝에 입문해 봅니다.

이디야는 스타벅스 근처에 입점한다는 설이 있었습니다. 과연 이디야와 스타벅스의 매장입지는 얼마나 차이가 날까요? 2013년부터 2019년까지 부동산 가격 변동 추세가 아파트 분양가에도 반영될까요? 우리 동네에는 어떤 공원이 있을까요? 공공데이터 포털에 있는 데이터를 어떻게 활용하면 좋을까요? 공공데이터를 통해 여러 형태의 데이터를 다뤄보며 Python과 여러 데이터분석 라이브러리에 익숙해 지는 것을 목표로 합니다.

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

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.

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

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

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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.

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