동아대학교 데이터 사이언스 역량강화 과정

교수자	핀에듀(FinEDU)
저작권	저작권
신청기간	2023.02.01 - 2023.02.28
수강기간	2023.02.01 - 2023.02.28
총 학습시간	25:27:40 (총 4차시)
구분	강의

신청 강의명 : 동아대학교 데이터 사이언스 역량강화 과정

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☑️ 컨텐츠 소개

본 강의는 동아대학교 데이터 사이언스 역량강화 과정 입니다.

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본 강의는 전국의 핀테크‧금융 분야 계열 학과 또는 학부에 과정을 개설하여 운영 중인 대학교 및

대학원을 선정하여 핀테크 특화 과정을 개설하여 교육 기회를 확대하고자 컨텐츠 확인을 위해 개설된 과정입니다.

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파이썬 기초

01. 파이썬개요
02. 기본 문법
03. 변수와 연산
04. 변수 내부 구조
05. 입력과 출력
06. 연습문제1
07. 불 연산
08. 문자열
09. 연습문제2
10. 리스트와 튜플
11. 시퀀스 자료형
12. 딕셔너리
13. 연습문제3
14. If Else 문
15. 반복문
16. 연습문제4
17. 연습문제5
18. 리스트와 튜플 응용1
19. 리스트와 튜플 응용2
20. 리스트와 튜플 응용3
21. 리스트와 튜플 응용4
22. 문자열 응용
23. 딕셔너리 응용
24. 집합 응용
25. 연습문제6
26. 연습문제7
27. 파일 쓰고 읽기
28. 피클을 이용한 객체 저장 및 로드
29. 연습문제8
30. 함수 기본
31. 함수 인자 처리
32. 재귀 호출
33. 람다 표현식
34. 클로저 사용하기
35. 연습문제9
36. 파이썬 클래스
37. 클래스 문법
38. 상속과 다형성
39. 연습문제10

금융데이터를 활용한 머신러닝

00.구글 colab
(강의자료) 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 활용법
01.날짜와 시간
02.Numpy
03.Pandas
04.FinanceDataReader
(강의자료) Pandas와 Matplotlib을 이용한 데이터 분석
05.데이터프레임의 출력
06.데이터프레임의 컬럼 접근, 데이터의 info출력하기, Null 테이터 파악하기
07.특성의 수치 정보 파악하기, 조건부 로직 적용하기
08.AND,OR,NOT 연산자 적용하기, 로직과 수치 정보의 결함, 정렬하기
09.상관관계 분석
10.탐색적 분석
11.Bar Chart
(강의자료) 웹 스크래핑과 캔들 차트
12.크롤링, HTML, BeautifulSoup
13.크롤링 및 차트 그리기
14.구버전, 신버전 캔들차트
(강의자료) 종목 별 뉴스 크롤링 및 텍스트마이닝
15.사전준비, pd,read_html() 실습하기
16.회사명과 종목 코드 얻기
17.종목별 뉴스 크롤링 1
18.종목별 뉴스 크롤링 2
19.본문 추출하기
20.명사 추출
21.단어의 등장빈도수 파악
(강의자료) 금융 데이터의 회귀 분석과 상관 분석URL
22.상관관계 분석
23.산점도 분석
24.선형 회귀 분석
25.사이파이를 이용한 선형 회귀
26.상관 계수에 따른 리스크 완화
(강의자료) 트레이딩 전략 세우기 1
27.볼린저 밴드 구하기
28.볼린저 밴드 지표 1
29.볼린저 밴드 지표 2
30.볼린저 밴드 매매기법
(강의자료) 트레이딩 전략 세우기 2
31.시장 지표, 단순 이동 평균 1
32.단순 이동 평균 2, 지수 이동 평균
33.MACD 히스토그램
34.삼중창 매매 시스템 1
35.삼중창 매매 시스템 2
(강의자료) Tensorflow를 이용한 딥 러닝 기초
36.Tensorflow를 이용한 딥 러닝 기초 1
37.Tensorflow를 이용한 딥 러닝 기초 2
38.Tensorflow를 이용한 딥 러닝 기초 3
39.Tensorflow를 이용한 딥 러닝 기초 4
40.Tensorflow를 이용한 딥 러닝 기초 5
(강의자료) 딥 러닝 중급
41.순환신경망
42.순환 신경망 RNN의 구조, LSTM
43.데이터 로드, 데이터 전처리
44.데이터 전처리
45.모델 학습
(강의자료) 머신러닝 알고리즘을 이용한 투자 전략
46.KNN
47.최근접 이웃 알고리즘을 활용한 투자전략 1,2
48.최근접 이웃 알고리즘을 활용한 투자전략 3
49.K-Means Clustering
50.클러스터링 알고리즘을 활용한 종목 분류 1
51.클러스터링 알고리즘을 활용한 종목 분류 2

처음 시작하는 My SQL Data Base

01. 데이터베이스의 개요
02. MySQL 설치
03. 학습을 위한 데이터 베이스 설치
04. 데이터 베이스 및 테이블 정보 조회
05. select문 기본
06. 연산자 사용하기
07. 조건절 사용하기
08. 논리 연산자
09. like
10. 정렬
11. 숫자 함수
12. 문자열 함수
13. 날짜함수
14. 그룹함수
15. group by, having
16. 조인
17. 서브쿼리
18. set
19. 데이터 베이스 및 테이블 생성
20. 저장, 수정, 삭제
21. 트랜젝션 관리
22. 테이블 변경하기
23. 제약조건
24. 시퀀스
25. 뷰

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