初心者のための簡単なPythonの基礎とデータ分析

초보자를 위해 git & github의 가장 기초적인 명령어들, flow에 대해서 알아봅니다.

데이터 분석이라고 하면 왠지 거창하게 들리지만, 사실은 가설을 세우고 데이터를 바탕으로 이를 검증하는 과정입니다. 내가 세운 가설을 검증하려면 어떤 데이터를 어떻게 분석해야 하는지는 파이썬을 활용해 배울 수 있습니다.

파이썬의 기본 문법과 인기 있는 라이브러리를 활용 챗GPT를 활용한 파이썬 문법과 라이브러리 코드 자동 생성

쉽게 배우는 파이썬

데이터 분석 전문가가 되려면 반드시 배워야 할 파이썬의 주요 라이브러리에 대해 설명합니다.

S&P 500 페어 트레이딩의 통계적 접근법을 파이썬으로 체계적으로 학습하실 수 있습니다. 전문적인 데이터 분석을 통해 감정을 배제한 투자 전략의 기초를 마련하세요.

제로베이스부터 시작해서 Pygame를 라이브러리를 활용한 누구나 쉽게 파이썬 (Python) 게임 만들기

비전공 입문자를 위한 파이썬 기초 강의입니다. 실습자료는 깃헙(Github)을 통해서 제공합니다.

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.

파이썬으로 블로그 운영에 필요한 프로그램도 만들고, 판매와 브랜딩으로 추가 수익까지 낼 수 있는 강의

서비스를 기획하고 있다면 웹사이트는 필수적인 요소 입니다. 물론 서비스 외에도 현재 제공되는 모든 프로그램 인프라는 웹을 기반으로 동작하는게 많습니다. 이 강좌에서는 프로그래밍 언어 중 가장 쉽다고 평가되는 파이썬을 활용하여 웹사이트를 제작하고 실제 운영 가능한 상태까지의 설정을 배움을 목적으로 합니다.

파이썬 기반의 웹 크롤링 기술을 습득하여, 웹 페이지로부터 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 업무에서 데이터 수집과 분석 능력을 향상시키기 위한 과정입니다.

이 강의를 통해 커널 프로그래밍과 PyTorch 모듈 개발 방법을 배울 수 있습니다. 배운 지식을 활용하여 모델을 더 빠르게 개발할 수 있습니다.

QML은 Qt에서 제공하는 UI를 만드는 프로그래밍 인터프리터 언어입니다. JSON과 유사하고 JavaScript를 사용할 수 있습니다. QML과 Python 함께 이용하면 현대적인 고급 UI를 쉽게 개발할 수 있습니다.

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

최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

파이썬의 기본을 익히신 분들이 이 강의를 보고 나면 어떤 식으로 파이썬을 활용할 수 있는지 배우게 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.

원리부터 확실하게 이해 시켜 드립니다!

코딩테스트를 처음 시작하는 분들의 눈높이에 맞춘, 문제풀이 중심의 파이썬(Python) 코딩테스트 강의입니다.

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