부산지역대학연합 데이터 사이언스 역량강화 과정

교수자	핀에듀(FinEDU)
저작권	저작권
신청기간	2022.09.26 - 2022.10.22
수강기간	2022.10.01 - 2022.12.09
총 학습시간	00:00 (총 8차시)
구분	강의

신청 강의명 : 부산지역대학연합 데이터 사이언스 역량강화 과정

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☑️ 컨텐츠 소개

본 강의는 부산지역대학연합 데이터 사이언스 역량강화 과정 입니다.

[ 특 화 ] 금융특화 계층별 AI 역량강화

[특화] ① 핀테크 비즈니스 현황 및 트렌드

[특화] ② 머신러닝 및 딥러닝

[특화] ③ 간편결제 및 자산관리 사례

[특화] ④ 인슈어테크 사례

[특화] ⑤ 금융데이터 분석

[특화] ⑥ 플랫폼 경제와 금융의 미래

[특화] ⑦ PyTorch를 활용한 딥러닝과 강화학습

☑️ 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.

컨텐츠 확인을 위해 담당자에게 확인 요청해주시기 바랍니다.

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강의 만족도 설문조사

부산지역대학연합 데이터 사이언스 역량강화 과정 만족도 조사

01.핀테크 산업의 트렌드
02.핀테크 기반 BM 동향
03.인공지능 적용 비즈니스 혁신 사례
04.금융 관련 핵심 이슈와 규제1
05.금융 관련 핵심 이슈와 규제2

01.머신러닝
02.딥러닝

01.간편결제서비스 사례
02.자산관리 사례

01.생명보험 중심의 인슈어테크 비즈니스
02.손해보험 중심의 인슈어테크 비즈니스

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

01.플랫폼이란?
02.네트워크와 블록체인
03.플랫폼 기업과 데이터
04.데이터와 이슈들
05.플랫폼 기업들의 경영전략
06.플랫폼 전쟁
07.모든 것을 연결하라
08.금융의 미래- 빅테크
09.금융의 미래-은행

01. 데이터 학습 개요
02. 가위바위보 게임을 통한 학습 이해하기
03. 데이터기반학습(1)
04. 데이터기반학습(2)
05. 데이터기반학습(3)
06. 딥러닝 관련 영상
07. Colab 실습 (1)
08. Colab 실습 (2)
09. Colab 실습 (3)
10. 오차에 대한 수학적 정의
11. 행렬을 이용한 학습(1)
12. 행렬을 이용한 학습(2)
13. 행렬을 이용한 학습(3)
14. 고차원 변환을 통한 선형 모델링
15. 데이터 기반 학습(4)
16. 딥러닝 개요
17. 인공 신경망 이해(1)
18. 인공 신경망 이해(2)
19. 인공 신경망 이해(3)
20. 경사하강법(1)
21. 경사하강법(2)
22. 경사하강법 직접 계산하기(1)
23. 경사하강법 직접 계산하기(2)
24. 경사하강법 직접 계산하기(3)
25. pytorch 기반 경사하강법 (1)
26. pytorch 기반 경사하강법 (2)
27. 이진분류
28. 코스트 최적화(1)
29. 코스트 최적화(2)
30. 논리게이트 학습
31. 당뇨병 진단 예측 문제풀이(1)
32. 당뇨병 진단 예측 문제풀이(2)
33. 다중 클래스 cost 함수
34. 경사하강법, 다중 클래스 cost 함수 반복 학습
35. 다층 신경망 (1)
36. Softmax 다중 클래스 학습
37. 다층 신경망 (2)
38. 다층 신경망 (3)
39. 다층 신경망 (4)
40. 다층 신경망 (5)
41. 정규화
42. Adam 최적화
43. CNN(1)
44. CNN(2)
45. 컨볼루션 신경망 학습
46. CNN 초기 필터값 질문
47. CNN(3)
48. CNN(4)
49. 딥러닝을 이용한 영상의 효과적인 학습 (1)
50. 딥러닝을 이용한 영상의 효과적인 학습 (2)
51. 인공지능에 대한 유튜브 영상
52. 강화학습(1)
53. 강화학습(2)
54. 강화학습(3)
55. 강화학습(4)
56. 강화학습(5)
57. 강화학습(6)
58. 강화학습(7)
59. Q러닝(1)
60. Q러닝(2)
61. Q러닝(3)
62. Q러닝(4)
63. Q러닝(5)
64. Q러닝(6)