Khoa học dữ liệu thực tế Phần 1. Giới thiệu về Python

기업의 디지털 전환(DT), 인공지능(AI) 도입은 머신러닝 모델 구축에서 시작합니다. 그러나 머신러닝 기술 범위는 매우 넓으며 최적의 방법을 선택하려면 기본 개념을 분명히 이해해야 합니다. 이 강의에서는 머신러닝의 기본 개념을 명확하게 이해하는데 필요한 핵심 내용을 다섯개의 예제를 중심으로 소개합니다.

현업 실전에서 데이터 탐색 (EDA), 데이터 클리닝, 스케일링, 이상치 처리, 로그변환, 카테고리 인코딩 등이 왜 필요한지 그리고 어떻게 다루어야 하는지를 배웁니다. 또한 테이블 데이터 합치기, (비정형) 시계열 데이터 처리 방법을 배웁니다.

파이썬 입문자/비개발자를 위한 기초 사용법과 데이처 전처리 방법을 다룹니다. 부록으로 ChatGPT 코드 인터프리터를 활용한 전처리 방법도 알려 드립니다.

중급 Python 과정은 함수형 프로그래밍, 메타 프로그래밍, 예외 처리 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 고급 주제를 다루면서 Python에 대한 이해를 심화하도록 설계되었습니다.

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.

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.

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 Part 3에서는 포트폴리오 이론 및 실전투자에 필요한 개념 및 코드로 구현하는 방법에 대해 배웁니다. Part 1 & 2에서는 금융데이터 분석을 위한 코드 구현 방법들에 대해서 주로 배웠다면, Part 3에서는 퀀트 투자에 있어 중요한 부분을 차지하는 '포트폴리오'에 대해서 배웁니다. 왜 포트폴리오를 만들어야할까? 라는 의문을 가지고 포트폴리오 이론을 배우며 이를 파이썬으로 구현도 하고, 실전 포트폴리오 투자에 필요한 코드 실습도 진행합니다. 해당 강의를 통해 여러분들만의 포트폴리오 투자에 있어 도움이 되기를 바라겠습니다

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

🚀 데이터브릭스로 배우는 실전 AI 이상 탐지! 💡 비싸고 느린 모델은 그만! 대규모 데이터 최적화부터 실시간 배포까지, 기업 실무에서 바로 활용할 수 있는 이상 탐지 AI를 완성합니다.

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.

이제 파이썬 결과물을 웹 페이지로 나타낸다! 오직 파이썬만을 이용해 나만의 웹 페이지를 만들어볼 수 있어요. 데이터 분석, 머신러닝 등 파이썬으로 만든 결과물을 웹 페이지에서 확인할 수 있는 Interactive DashBoard를 만들어 볼 수 있는 기회입니다!

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.

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

인프런 누적 수강생 10,000명 이상, 풍부한 온/오프라인 강의 경험을 가진 데이터리안의 추천 시스템 입문 강의. 추천 시스템의 기초 이론을 배우고, 영화 데이터 분석을 함께 실습해 봅니다.

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.

파이썬 사용을 위한 기초를 다지고 데이터 분석 문제를 해결해보자!

이제 막 파이썬을 배웠는데 뭘 할 수 있을지 뭘 해봐야할 지 모르겠다면? 파이썬으로 웹 기술을 활용해보면서 웹 크롤링, 자동화, API 등의 사용법을 알아봅시다.

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

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

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

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 수 있게 됩니다.

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