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이런 분들께 추천하는 클래스예요

<본 수업에 적합하지 않는 수강생> - 프로그래밍 경험이 없으신 분 (선수강 수업: https://taling.me/Talent/Detail/4986 ) <본 수업에 적합한 수강생> - 선행수업(https://taling.me/Talent/Detail/4986)을 수강했거나, Pandas로 데이터 분석 경험이 있으신 분 - 실제 트레이딩에 쓰이는 지표들의 원리나 코드 구현에 관심이 있으신 분 - 동적자산배분을 다양한 트레이딩 전략의 Pandas 구현 및 벡테스팅을 배워보고 싶으신 분 - FAQ - Q1. 프로그래밍을 아예 모르는데 수업 가능할까요? - 네 가능합니다. 제가 수업하신 분들 거의 대부분이 코딩을 하나도 모르시는 분들이셨고, 수업내용을 따라오시는데 전혀 문제가 없으셨습니다. - 아울러 비전공자분들을 많이 교육하다보니 어떤부분을 어려워 하시는지에 대한 경험이 많아서 더 쉽게 프로그래밍에 익숙해지는 법 등에 대해서도 다룹니다. Q2. 수업은 언제 시작이되나요? - 인원이 5명이 채워지면, 개인적으로 연락이 진행되고, 바로 시작 일정 조율후 수업이 진행됩니다. Q3. 다른 장소, 시간대는 없나요? - 원활한 수업진행을 위해 1개의 장소 & 시간대로 고정합니다

제 클래스를 소개드리자면요,

########## 수업 온라인화 시작 ############ 드디어 "문과생도, 비전공자도, 누구나 배울 수 있는 파이썬", "파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1" 수업을 인프런에 오픈했습니다 - https://www.inflearn.com/course/생초보-입문-파이썬?inst=659a82bb - https://www.inflearn.com/course/파이썬-판다스-퀀트-투자?inst=b50adcaa 1. "문과생도, 비전공자도, 누구나 배울 수 있는 파이썬" 본 수업에서는 실전에 반드시 필요한 Python 문법을 위주로, 내용들 간에 긴밀히 연결고리를 만들어 암기보다는 이해가 될 수 있도록 챕터를 구성하였습니다. 또한 프로그래밍 세계에 첫 발을 딛은 분들이 최대한 쉽고 거부감 없이 따라올 수 있도록 하였고, 입문자들이 흔히 하는 잘못된 학습 방법과, 앞으로 어떤 식으로 프로그래밍을 대하고 학습을 해야되는지 등에 대한 tip들도 같이 다루었습니다. 과거 프로그래밍을 독학하면서 삽질하고 시간낭비 하며 겪은 시행착오들과, 다년간 오프라인 수업을 진행하며 생긴 내공을 바탕으로, 입문자 분들이 어떤 부분을 어려워하고 또 어떤 식으로 전달해야되는지를 중점적으로 담았기 때문에, 파이썬 입문에 망설이시는 분에게 큰 도움이 되시리라 생각됩니다. 2. "파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1" 첫 유료강의인만큼 & 이전에 오픈한 파이썬(Python) 기초 강의에 뜨거운 성원을 보내주신 것에 대한 보답으로, 2020년 11월 22일(일요일)까지 총 11일간 20% 할인된 가격으로 오픈하게 되었습니다. 삼성전자 2주 가격보다 더 가치 있도록 준비했습니다. 이번에도 많은 관심과 성원 부탁드립니다. 감사합니다. <주의사항> - 강의소개 페이지는 수강신청 전 한 번씩 꼭 읽어주세요! 본 수업이 본인에게 맞는 수업인지 판단할 수 있습니다. - 녹화하다보니 오리엔테이션이 꽤 길어졌습니다^^; 퀀트투자에 동기 부여가 충분히 되신 분들은 skip 하시거나 1.5배속으로 시청하셔도 됩니다 :) ----- 오프라인/온라인 수강을 이전부터 요청하시고 기다리시는 분도 계실텐데, 그만큼 양질의 강의로 찾아뵙고자 이렇게 늦어지게 된 점 영해부탁드리며, 앞으로 더 재미있고 유익한 컨텐츠로 찾아뵙도록 하겠습니다. * 본 수업에 등록하시면, 후속 강좌 오픈 시에 알림 메세지를 받을 수 있습니다 :) 많은 관심과 성원 부탁드립니다. 감사합니다. ####################### 4차산업혁명시대에 접어들면서, 분야를 막론하고 데이터 기반 의사결정이 점점 중요해지고 있습니다. 이에 따라 하루에 생산되는 수quintillion bytes의 데이터 Pool에서 얼마나 빠르게 유의미한 가치를 이끌어내는지가 하나의 중요한 능력이 되고 있고, 많은 업계에서는 이를 위해 다양한 데이터 분석 언어, 프로그램, 툴 등을 사용하고 있습니다. 이러한 시대의 흐름에서 엑셀이 여전히 가장 강력한 데이터 분석 도구라고 할 수 있을까요? 물론 엑셀도 일반 사용자가 사용하기에 정말 편하고 좋은 기능들을 가지고 있는 훌륭한 응용프로그램 입니다. 하지만 기가바이트 이상의 데이터를 처리 및 자동화하기에는 엑셀 자체가 너무 무거울 뿐 아니라, 액셀 내의 다양한 기능들을 숙달하는 데에 상대적으로 많은 시간과 노력이 필요합니다. 무엇보다, 엑셀 외부의 다른 프로그램이나 기능 등과 붙여 하나의 프로세스로 만들어내기도 매우 어렵다는 단점도 존재합니다. 하지만 Python이라는 프로그래밍 언어를 사용하면, 데이터의 종류나 양에 구애받지 않고, 단 몇 줄의 코드만으로 다양한 분석뿐만 아니라 도식화까지 가능해집니다. 또한, Python의 가장 큰 장점인 다양한 라이브러리들은 복잡한 수식이나 통계적 전처리가 필요한 데이터를 쉽게 가공할 수 있도록 해주고, 데이터의 처리 과정을 쉽게 기록할 수 있는 인터페이스를 제공하거나, 이를 확장하여 하나의 end-to-end 프로그램으로 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. 물론 Python 프로그래밍 언어를 효과적으로 사용하기 위해서는, 엑셀과 마찬가지로 많은 삽질과 인내의 시간이 필요합니다. 하지만 투입되는 시간, 노력 대비 다른 수단보다 훨씬 높은 생산성과 확장성을 가진 결과물을 만들어 낼 수 있습니다. 특히, 데이터 분석 분야에서 크게 두각이 나타나는데, 이는 Pandas와 Matplotlib라는 라이브러리의 기여가 가장 큽니다. Pandas는 numpy 라이브러리를 기반으로 만들어진 데이터 분석 라이브러리로써, vectorized data manipulation뿐만 아니라 Matplotlib을 활용한 visualization까지 쉽게 가능하도록 해줍니다. Pandas의 대표적인 자료형인 Series와 DataFrame과 함께 이들의 연산만 배우는 것만으로도 많은 작업들을 할 수 있지만, 보다 더 적은 시간과 노력으로 효율적인 분석을 위해서는 더 깊은 원리와 기법들까지 다룰 필요가 있습니다. Pandas 라이브러리가 금융데이터를 손쉽게 다루기 위해 만들어진만큼, 현존하는 그 어떤 툴보다도 금융데이터 분석에 최적화 되어 있는 라이브러리라고 생각합니다. 저 또한 개인적으로 다양한 형태의 금융 데이터(기업 재무제표, 주가 데이터 등)을 분석하고 있습니다. 본 수업에서도 금융 분야의 다양한 종류, 형태의 데이터를 Pandas로 다루는 법에 대해 배우고, 나아가 실전 데이터 기반 투자를 위한 재무제표 데이터와 주가데이터 분석, 포트폴리오 및 동적 자산 배분 기반 전략 수립, 벡테스팅 등에 대해 배웁니다. 본 수업을 통해, 본인이 생각하는 투자 논리에 대한 검증이나 근거 없이 남들이 말하는 대로 투자하는 수동적인 투자자에서 벗어나, 자신이 투자를 함에 있어서 필요한 데이터를 정량적으로 분석하여 자신만의 전략을 만들 수 있는 역량을 기를 수 있습니다. 데이터의 양이 많아짐에 따라 데이터 테이블 혹은 엑셀 Worksheet 관리가 어려워 끙끙 앓고 있는 분들에게도 최고의 수업이 되리라 확신합니다. 앞으로 코딩 능력이 불가피해지는 시대에서, Pandas를 이용한 데이터 분석 경험은 Python 언어을 시작하는 데에 좋은 출발점이 될 수 있습니다. 여러분들이 삽질을 하게되는 길로 빠지지 않고 옳은 방향으로만 나아갈 수 있도록 도와드리겠습니다.

클래스는 이렇게 진행됩니다

안녕하세요, 주식 분야에서 활동하고 있는 JeongWoo Choi 튜터입니다

프로필 이미지

JeongWoo Choi 튜터

안녕하세요, 쏘피 튜터입니다! [ 경력 ] 2019.01 ~ 탈잉 VOD '실무에 진짜 필요한 엑셀 노하우' 누적 수강생 10,000명 / 클래스 평점 4.9점 2020.08 ~ 복합문화공간 성수 무브모브 대표 2017.05 ~ 2019.12 이베이코리아 가전제품 MD 및 VM , 과장 2012.01 ~2017.04 LG전자 TV사업부 해외영업기획, 대리 [ 강의경력 2016.05 ~ ] LG그룹 인재교육원, KB증권, 해브앤비, 하남시청, 세종대 등 다수 기업대상 강의
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Python으로 데이터 기반 주식투자하기 Part2 (시계열 데이터, 벡테스팅 편)

22,000/시간

12시간

264,000

그룹 클래스 · 4-5
4회 진행 · 1회당 3시간

일정이 없습니다.

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