동아대학교 데이터 사이언스 역량강화 과정 (3차)
교수자
핀에듀(FinEDU)
저작권
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신청기간
2023.12.18 - 2024.02.06
수강기간
2023.12.26 - 2024.02.29
총 학습시간
27:29:31 (총 5차시)
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신청 강의명 : 동아대학교 데이터 사이언스 역량강화 과정 (3차)
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☑️  컨텐츠 소개

본 강의는 동아대학교 데이터 사이언스 역량강화 과정 입니다.

 

☑️  담당교수

주성식 교수

 

☑️  수강전에 확인해주세요!

 

    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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강의 목록
1강. 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
2강. 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
3강. 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
4강. 핀테크 기술분석 - Open API의 이해
  • 01.OpenAPI 개념
  • 02.웹 기초
  • 03.웹 데이터 분석
  • 04.OpenAPI 응답처리
  • 05.OpenAPI 활용 1
  • 06.OpenAPI 활용 2
강의 만족도 설문조사
  • 동아대학교 데이터 사이언스 역량강화 과정 만족도 조사