This course was created with the
course builder. Create your online course today.
Start now
Create your course
with
Autoplay
Autocomplete
Previous Lesson
Complete and Continue
올인원 패키지 : 금융공학/퀀트
※ (필독) 공지사항 ※
강의영상 오픈일정
강의자료 다운로드 & 확인방법
[Python & 수집과 자동화] PART 1) Python 프로그래밍 기본
Ch 01. 강좌 개요 - 01. 금융데이터 수집, 분석에 필요한 파이썬 (7:29)
Ch 02. 파이썬 데이터 분석 환경 만들기 - 01. PC 아나콘다 - 설치와 데이터 분석 환경 만들기 (13:45)
Ch 02. 파이썬 데이터 분석 환경 만들기 - 02. 주피터 노트북 사용 (17:40)
Ch 02. 파이썬 데이터 분석 환경 만들기 - 03. Spyder 사용법 (8:34)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 01. 파이썬 프로그램 언어 소개 (16:56)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 02. 변수와 값, 데이터 타입, 출력 (17:45)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 03. 연산자 (12:15)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 04. 문자열 다루기 (19:56)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 05. 흐름 제어 - 조건문 ( IF ) (13:55)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 06. 흐름 제어 - 반복문 (for) (14:10)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 07. 흐름 제어 - 반복문 (while) (10:28)
Chapter 03. 파이썬 프로그램 언어 - 07-1. 흐름 제어 - 과제해설영상 (4:04)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 08. 날짜와 시간 (11:29)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 09. 자료구조 - list (1) (14:08)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 10. 자료구조 - list (2) (8:14)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 11. 자료구조 - tuple (10:42)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 12. 자료구조 - dict (18:49)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 13. 자료구조 - set (6:14)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 14. 함수와 모듈 - 함수(1) (13:59)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 15. 함수와 모듈 - 함수(2) (10:46)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 16. 함수와 모듈 - 모듈 (13:03)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 17. 요약 통계량 (1) (7:53)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 18. 요약 통계량 (2) (16:34)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 19. 파이썬 고급 주제들 - 예외처리 (17:55)
Ch 03. 파이썬 프로그래밍 언어 - 20. 파이썬 고급 주제들 - Map-Reduce (6:55)
Ch 03. 파이썬 프로그래밍 언어 - 21. 파이썬 고급 주제들 - 파일 읽기 - 1 (15:26)
Ch 03. 파이썬 프로그래밍 언어 - 22. 파이썬 고급 주제들 - 파일 읽기 - 2 (12:08)
Ch 03. 파이썬 프로그래밍 언어 - 23. 파이썬 고급 주제들 - 클래스 - 1 (15:54)
Ch 03. 파이썬 프로그래밍 언어 - 24. 파이썬 고급 주제들 - 클래스 - 2 (9:40)
Ch 03. 파이썬 프로그래밍 언어 - 25. 파이썬 고급 주제들 - 반복자 (5:04)
Ch 03. 파이썬 프로그래밍 언어 - 26. 파이썬 고급 주제들 - 발생자 (6:43)
Ch 03. 파이썬 프로그래밍 언어 - 27. 파이썬 고급 주제들 - 코루틴 (5:58)
Ch 03. 파이썬 프로그래밍 언어 - 28. 파이썬 고급 주제들 - 클로저 (3:44)
Ch 03. 파이썬 프로그래밍 언어 - 29. 파이썬 고급 주제들 - 데코레이터 (3:39)
[Python & 자동화] PART 2) 데이터 크롤링과 저장
Ch 01. 데이터 크롤링 개요 - 01. 웹 사이트 크롤링 (15:53)
Ch 01. 데이터 크롤링 개요 - 02. 크롬 개발도구 (11:25)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 01. 데이터 크롤링 - 개요 (9:51)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 02. 데이터 크롤링 - requests & Beautiftulsoup - 1 (11:50)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 03. 데이터 크롤링 - requests & Beautiftulsoup - 2 (10:27)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 04. 데이터 크롤링 - requests & Beautiftulsoup - 3 (9:56)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 05. 데이터 크롤링 - requests & Beautiftulsoup - 4 (16:03)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 06. 정규 표현식 - 1 (15:58)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 07. 정규 표현식 - 2 (13:18)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 08. 정규 표현식 - 3 (12:03)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 09. 정규 표현식 - 4 (9:40)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 10. 고급주제 - 1 (10:55)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 11. 고급주제 - 2 (10:51)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 12. 고급주제 - 실습 (3:34)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 13. 셀레니엄 - 1 (13:00)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 14. 셀레니엄 - 2 (14:53)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 15. 셀레니엄 - 3 (7:45)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 16. 데이터 전처리 - 1 (11:02)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 17. 데이터 전처리 - 2 (9:12)
Ch 02. 데이터 크롤링 - 18. 데이터 전처리 - 3 (3:13)
Ch 03. 데이터 저장 - 01. csv와 xlsx - 1 (10:29)
Ch 03. 데이터 저장 - 02. csv와 xlsx - 2 (9:22)
Ch 03. 데이터 저장 - 03. csv와 xlsx - 3 (8:43)
Ch 03. 데이터 저장 - 04. HDF (7:46)
Ch 03. 데이터 저장 - 05. 다양한 저장 방식 - 1 (11:26)
Ch 03. 데이터 저장 - 06. 다양한 저장 방식 - 2 (3:22)
Ch 04. 데이터 베이스 SQL - 01. 데이터베이스 기본과 SQLite 및 Mysql - 1 (7:13)
Ch 04. 데이터 베이스 SQL - 02. 데이터베이스 기본과 SQLite 및 Mysql - 2 (12:49)
Ch 04. 데이터 베이스 SQL - 03. 데이터베이스 기본과 SQLite 및 Mysql - 3 (5:28)
Ch 04. 데이터 베이스 SQL - 04. SQLite 와 DataFrame (8:03)
[Python & 자동화] PART 3) 금융 데이터 수집
Ch 01. 한국거래소 - 01. 한국거래소(KRX) - 전체종목 리스트 (종목검색기) - 1 (7:36)
Ch 01. 한국거래소 - 02. 한국거래소(KRX) - 전체종목 리스트 (종목검색기) - 2 (17:38)
Ch 01. 한국거래소 - 03. 한국거래소(KRX) - 전체종목 리스트 (종목검색기) - 3 (5:59)
Ch 01. 한국거래소 - 04. 한국거래소(KRX) - 시가총액 데이터 - 1 (9:43)
Ch 01. 한국거래소 - 05. 한국거래소(KRX) - 시가총액 데이터 - 2 (17:09)
Ch 02. 전자공시 OpenAPI - 01. 전자공시 OpenAPI (14:45)
Ch 02. 전자공시 OpenAPI - 02. 전자공시 문서 저장하기 - 1 (12:02)
Ch 02. 전자공시 OpenAPI - 03. 전자공시 문서 저장하기 - 2 (8:55)
Ch 02. 전자공시 OpenAPI - 04. 전자공시 문서 저장하기 - 3 (7:36)
Ch 02. 전자공시 OpenAPI - 05. (추가) pdf 파일 읽기 (9:01)
Ch 03. 네이버 증권 - 01. 네이버 증권 개별종목 일자별 과거 시세 - 1 (16:41)
Ch 03. 네이버 증권 - 02. 네이버 증권 개별종목 일자별 과거 시세 - 2 (9:50)
Ch 03. 네이버 증권 - 03. 네이버 증권 개별종목 부가정보 - 1 (15:18)
Ch 03. 네이버 증권 - 04. 네이버 증권 개별종목 부가정보 - 2 (12:31)
Ch 03. 네이버 증권 - 05. 네이버 증권 개별종목 부가정보 - 3 (14:42)
Ch 03. 네이버 증권 - 06. 네이버 증권 종목 검색 상위 (19:58)
Ch 03. 네이버 증권 - 07. 네이버 재무제표 (8:25)
Ch 04. 한국은행 OpenAPI - 01. 한국은행 OpenAPI (13:55)
Ch 05. 글로벌데이터 - 01. 해외 주식 전체 종목 리스트 - 1 (7:43)
Ch 05. 글로벌데이터 - 02. 해외 주식 전체 종목 리스트 - 2 (15:19)
Ch 05. 글로벌데이터 - 03. 세인트루이스 연방은행 경제 데이터(FRED) (16:42)
Ch 05. 글로벌데이터 - 04. 세계은행(Workd Bank), OECD - 1 (19:11)
Ch 05. 글로벌데이터 - 05. 세계은행(Workd Bank), OECD - 2 (11:22)
Ch 05. 글로벌데이터 - 06. yahoo finace 에서 기업별 재무재표 추출하기 (18:01)
Ch 05. 글로벌데이터 - 07. yahoo finance 에서 ETF 데이터 추출하기 (8:52)
Ch 06. 증권사 API 연동하기 - 01. 대신증권 API 연동 및 기본 API 설명 - 1 (10:30)
Ch 06. 증권사 API 연동하기 - 02. 대신증권 API 연동 및 기본 API 설명 - 2 (12:02)
Ch 06. 증권사 API 연동하기 - 03. API를 사용하여 DB에 데이터 넣기 - 1 (15:46)
Ch 06. 증권사 API 연동하기 - 04. API를 사용하여 DB에 데이터 넣기 - 2 (14:53)
[Python & 자동화] PART 4) 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리
Ch 01. 분석을 위한 Numpy - 01. Numpy의 기본 - 1 (22:33)
Ch 01. 분석을 위한 Numpy - 02. Numpy의 기본 - 2 (15:59)
Ch 01. 분석을 위한 Numpy - 03. Numpy의 슬라이싱과 인덱싱 - 1 (20:40)
Ch 01. 분석을 위한 Numpy - 04. Numpy의 슬라이싱과 인덱싱 - 2 (14:41)
Ch 01. 분석을 위한 Numpy - 05. Numpy의 슬라이싱과 인덱싱 - 3 (10:51)
Ch 01. 분석을 위한 Numpy - 06. Numpy의 기본 통계량과 시뮬레이션 (12:48)
Ch 02. 분석을 위한 Pandas - 01. Pandas의 개요 (6:11)
Ch 02. 분석을 위한 Pandas - 02. Pandas의 DataFrame - 1 (13:52)
Ch 02. 분석을 위한 Pandas - 03. Pandas의 DataFrame - 2 (14:10)
Ch 02. 분석을 위한 Pandas - 04. Pandas의 Advanced Indexing (16:55)
Ch 02. 분석을 위한 Pandas - 05. Pandas의 Timeseries - 1 (11:33)
Ch 02. 분석을 위한 Pandas - 06. Pandas의 Timeseries - 2 (14:41)
Ch 02. 분석을 위한 Pandas - 07. Pandas의 merge, concat, cut - 1 (10:48)
Ch 02. 분석을 위한 Pandas - 08. Pandas의 merge, concat, cut - 2 (10:29)
Ch 02. 분석을 위한 Pandas - 09. Pandas의 merge, concat, cut - 3 (9:17)
Ch 03. 데이터 시각화 - 01. matplotlib 차트 기본 - 1 (13:25)
Ch 03. 데이터 시각화 - 02. matplotlib 차트 기본 - 2 (14:44)
Ch 03. 데이터 시각화 - 03. 기술적 분석 기본 - CDMA, RSI 차트 그리기 (13:02)
Ch 03. 데이터 시각화 - 04. 기술적 분석 기본 - Bollinger Bands 차트 그리기 (11:51)
Ch 03. 데이터 시각화 - 05. matplotlib이외의 시각화 라이브러리 (22:06)
[Python & 수집과 자동화] PART 5) Pyhon 업무 자동화
Ch 00. Python 업무자동화 개요 (2:52)
Ch 01. 파이썬 엑셀 자동화 - 01. 파이썬 pandas 에서 엑셀 다루기 (17:12)
Ch 01. 파이썬 엑셀 자동화 - 02. 엑셀 리포트 생성 - 1 (11:55)
Ch 01. 파이썬 엑셀 자동화 - 03. 엑셀 리포트 생성 - 2 (9:49)
Ch 02. 보고서 생성 자동화 - 01. 서식있는 보고서 문서 생성하기 (17:58)
Ch 02. 보고서 생성 자동화 - 02. 서식있는 보고서 문서 차트와 표 추가하기 (15:44)
Ch 03. 이메일 자동화 - 01. 간단한 이메일 (8:53)
Ch 03. 이메일 자동화 - 02. 문서 서식, 첨부파일 (7:47)
Ch 04. 작업 스케줄링 자동화 - 01. 작업 스케쥴링 자동화 ( 윈도우 ) (4:26)
Ch 04. 작업 스케줄링 자동화 - 02. 작업 스케쥴링 자동화 ( 리눅스 ) (6:14)
Ch 05. 데스크탑 자동화 - 01. 파일과 디렉토리 다루기 - 1 (6:24)
Ch 05. 데스크탑 자동화 - 02. 파일과 디렉토리 다루기 - 2 (3:18)
Ch 05. 데스크탑 자동화 - 03. 마우스, 키보드 제어 (5:27)
[Python & 수집과 자동화] PART 6) 미니 프로젝트
01. 한국거래소(KRX) - 종목 데이터, 가격 데이터 + 네이버 데이터 엑셀 보고서 생성하기 (20:54)
02. 국내 기업 산업분석 - 일자별, 년도별 시가총액 데이터 (23:05)
03. 로그인, 데이터 수집, 보고서 생성, 이메일 발송 (12:13)
[R프로그래밍] PART 1) R 프로그래밍 기본
Ch 00. 강의 소개 - 01. 강의소개 (6:32)
Ch 01. Rstudio 설치 및 관리 - 01. R 언어 및 R studio 설치 (7:49)
Ch 01. Rstudio 설치 및 관리 - 02. Rstudio 구성 (5:15)
Ch 01. Rstudio 설치 및 관리 - 03. Rstudio의 유용한 설정 (6:27)
Ch 01. Rstudio 설치 및 관리 - 04. 스크립트 파일 관리 (8:01)
Ch 01. Rstudio 설치 및 관리 - 05. 프로젝트를 이용한 파일관리 (5:52)
Ch 01. Rstudio 설치 및 관리 - 06. 패키지 설치 및 관리 (10:52)
Ch 02. 데이터의 종류 및 다루기 - 01. R의 데이터 유형 (3:29)
Ch 02. 데이터의 종류 및 다루기 - 02. 단일 종류의 데이터 (8:43)
Ch 02. 데이터의 종류 및 다루기 - 03. 단일 종류의 데이터 다루기 (14:13)
Ch 02. 데이터의 종류 및 다루기 - 04. 리스트 다루기 (7:26)
Ch 02. 데이터의 종류 및 다루기 - 05. 속성을 가지는 확장 벡터 (29:38)
Ch 02. 데이터의 종류 및 다루기 - 06. R의 기본 연산자 (11:29)
Ch 03. 함수의 구조 및 작성 - 01. 함수의 구조 및 작성 (9:41)
Ch 03. 함수의 구조 및 작성 - 02. 조건문 if (9:01)
Ch 03. 함수의 구조 및 작성 - 03. 반복문 for (6:20)
Ch 03. 함수의 구조 및 작성 - 04. 반복문 작성 예시 (8:21)
Ch 03. 함수의 구조 및 작성 - 05. apply 계열 함수 (9:36)
Ch 03. 함수의 구조 및 작성 - 06. 에러 처리 (7:04)
[R프로그래밍] PART 2) tidy한 방법으로 데이터 다루기
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 01. tidyverse 소개 및 설치 (11:23)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 02. 실습 데이터 소개 (11:09)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 03. dplyr 패키지 - select (8:33)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 04. dplyr 패키지 - filter (8:58)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 05. dplyr 패키지 - arrrange (5:36)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 06. 파이프 연산자로 함수 연결 (10:24)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 07. 데이터를 정보로 만들기 - 1. summerize (6:02)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 08. 데이터를 정보로 만들기 - 2. group_by (6:36)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 09. 데이터를 정보로 만들기 - 3. mutate (14:26)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 10. dplyr 실습 (9:11)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 11. 사용할 데이터 소개 (6:36)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 12. 각 데이터를 연결하는 변수 key (6:58)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 13. 변수 추가 - mutating join (12:10)
Ch. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 14. 중요한 데이터만 남기는 filtering join (5:37)
Ch 05. 단정한 데이터 tidyr - 01. 단정한 데이터와 tidyr 패키지 (14:26)
Ch 05. 단정한 데이터 tidyr - 02. 실습 데이터 준비 (5:03)
Ch 05. 단정한 데이터 tidyr - 03. wide to long 바꾸기 gather (6:43)
Ch 05. 단정한 데이터 tidyr - 04. long to wide 바꾸기 spread (8:17)
Ch 05. 단정한 데이터 tidyr - 05. 컬럼 나누기 seperate (7:49)
Ch 05. 단정한 데이터 tidyr - 06. 컬럼 합치기 unite (6:01)
Ch 06. 데이터 불러오기, 저장하기 - 01. 데이터 불러오기 - read_() (3:59)
Ch 06. 데이터 불러오기, 저장하기 - 02. 데이터 불러오기 - csv (14:38)
Ch 06. 데이터 불러오기, 저장하기 - 03. 데이터 저장하기 write_() (4:38)
Ch 06. 데이터 불러오기, 저장하기 - 04. Excel 불러오기 저장하기 (14:05)
Ch 06. 데이터 불러오기, 저장하기 - 05. 다양한 파일형식 불러오기 (7:18)
Ch 07. 데이터 시각화 ggplot2 - 01. 실습 데이터 소개 (2:40)
Ch 07. 데이터 시각화 ggplot2 - 02. ggplot 객체와 계층 추가하기 (7:21)
Ch 07. 데이터 시각화 ggplot2 - 03. ggplot2_aes로데이터연결 (6:23)
Ch 07. 데이터 시각화 ggplot2 - 04. 차트를 수정하는 방법 (13:51)
Ch 07. 데이터 시각화 ggplot2 - 05. global과 local의 개념 (6:30)
Ch 07. 차트 그리기 ggplot2 - 06. 차트 저장하기 (9:47)
Ch 07. 차트 그리기 ggplot2 - 07. 글자 폰트를 다루는 showtext (6:23)
Ch 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 01. stringr 패키지 소개 (14:29)
Ch 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 02. 실습데이터 소개 (6:26)
Ch 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 03. mutate()와 함께 사용 (14:48)
Ch 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 04. filter()와 함께 사용 (5:32)
Ch 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 05. 공백 글자를 지우는 squish (5:07)
Ch 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 06. 한글 인코딩 다루기 (16:28)
Ch 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 07. factor를 다루는 forcats (7:18)
Ch 09. 날짜와 시간을 다루는 lubridate - 01. 날짜 자료형과 시간 자료형 (9:21)
Ch 09. 날짜와 시간을 다루는 lubridate - 02.날짜 자료형 변환 실습 (7:17)
Ch 09. 날짜와 시간을 다루는 lubridate - 03. 날짜시간 자료형으로부터 추출 (6:08)
Ch 09. 날짜와 시간을 다루는 lubridate - 04. 날짜시간 자료형의 계산 (8:00)
[R프로그래밍] PART 3) 데이터 다루기 Deep Dive
Chapter 01. List 자료형과 반복 Purrr - 01. list 자료형의 반복 map (5:22)
Chapter 01. List 자료형과 반복 Purrr - 02. map에 적용하는 함수 작성 (6:29)
Chapter 01. List 자료형과 반복 Purrr - 03. mutate()와 함께 사용하기 (6:33)
Chapter 01. List 자료형과 반복 Purrr - 04. 모델의 결과를 tibble로 다루기 (4:47)
Chapter 01. List 자료형과 반복 Purrr - 05. 리스트 컬럼 응용 nest() (9:06)
Chapter 02. 데이터 베이스 DBI + dplyr - 01. DB에 연결하고 queary 작성 (7:38)
Chapter 02. 데이터 베이스 DBI + dplyr - 02. dplyr 문법으로 DB 탐색 (11:01)
Chapter 02. 데이터 베이스 DBI + dplyr - 03. 조심해야할 점 (8:01)
[R 금융데이터] PART 1) 시계열 데이터 분석소개
Ch 01. 시계열 소개 - 00. 시계열강의소개 (6:14)
Ch 01. 시계열 소개 - 01. 시계열소개 (13:40)
Ch 01. 시계열 소개 - 02. 데이터속성 및 시계열 객체 (1) (12:57)
Ch 01. 시계열 소개 - 03. 데이터속성 및 시계열 객체 (2) (12:29)
Ch 01. 시계열 소개 - 04. 시계열그래프 (1) (17:52)
Ch 01. 시계열 소개 - 05. 시계열그래프 (2) (17:43)
Ch 01. 시계열 소개 - 06. 시계열의 구성요소 (16:36)
[R 금융데이터] PART 2) 시계열 데이터 분해법
Ch 02. 시계열 데이터 분해법 - 01. 이동평균법 (1) (18:21)
Ch 02. 시계열 데이터 분해법 - 02. 이동평균법 (2) (16:20)
Ch 02. 시계열 데이터 분해법 - 03. 시계열의 분해 (1) (18:10)
Ch 02. 시계열 데이터 분해법 - 04. 시계열의 분해 (2) (20:30)
Ch 02. 시계열 데이터 분해법 - 05. 시계열의 분해 (3) (12:48)
Ch 02. 시계열 데이터 분해법 - 06. 시계열예측 (1) (14:44)
Ch 02. 시계열 데이터 분해법 - 07. 시계열예측 (2) (14:26)
Ch 02. 시계열 데이터 분해법 - 08. 시계열예측 (3) (18:50)
[R 금융데이터] PART 3) ARIMA
Ch 03. ARIMA - 01. 시계열의 정상성 (1) (14:53)
Ch 03. ARIMA - 02. 시계열의 정상성 (2) (9:47)
Ch 03. ARIMA - 03. 시계열의 정상성 (3) (8:22)
Ch 03. ARIMA - 04. ARIMA 모형 (1) (10:44)
Ch 03. ARIMA - 05. ARIMA 모형 (2) (7:48)
Ch 03. ARIMA - 06. ARIMA 모형 (3) (12:44)
Ch 03. ARIMA - 07. ARIMA 모델링 (1) (13:51)
Ch 03. ARIMA - 08. ARIMA 모델링 (2) (14:48)
Ch 03. ARIMA - 09. ARIMA 모델링 (3) (8:17)
Ch 03. ARIMA - 10. ARIMA 모델링 (4) (9:02)
Ch 03. ARIMA - 11. 예측모델링 Summary (1) (13:48)
Ch 03. ARIMA - 12. 예측모델링 Summary (2) (8:18)
Ch 03. ARIMA - 13. 예측모델링 Summary (3) (8:27)
[R 금융데이터] PART 4) 시계열 회귀분석
Ch 04. 시계열 회귀분석 - 01. 시계열회귀분석 (1) (7:28)
Ch 04. 시계열 회귀분석 - 02. 시계열회귀분석 (2) (9:19)
Ch 04. 시계열 회귀분석 - 03. 시계열회귀분석 (3) (9:01)
Ch 04. 시계열 회귀분석 - 04. 시계열회귀분석 (4) (8:54)
Ch 04. 시계열 회귀분석 - 05. 시계열의 다중계절성 & TBATS (1) (8:01)
Ch 04. 시계열 회귀분석 - 06. 시계열의 다중계절성 & TBATS (2) (7:57)
Ch 04. 시계열 회귀분석 - 07. 시계열의 다중계절성 & TBATS (3) (9:48)
Ch 04. 시계열 회귀분석 - 08. 시계열의 다중계절성 & TBATS (4) (8:12)
Ch 04. 시계열 회귀분석 - 09. 시계열의 다중계절성 & TBATS (5) (5:46)
[R 금융데이터] PART 5) R의 시계열분석 라이브러리 활용
Ch 05. R의 시계열분석 라이브러리 활용 - 01. Neuralnetwork 시계열예측 - 1 (15:41)
Ch 05. R의 시계열분석 라이브러리 활용 - 02. Neuralnetwork 시계열예측 - 2 (10:08)
Ch 05. R의 시계열분석 라이브러리 활용 - 03. FB Prophet을 이용한 예측 - 1 (13:45)
Ch 05. R의 시계열분석 라이브러리 활용 - 04. FB Prophet을 이용한 예측 - 2 (13:47)
Ch 05. R의 시계열분석 라이브러리 활용 - 05. FB Prophet을 이용한 예측 - 3 (13:41)
Ch 05. R의 시계열분석 라이브러리 활용 - 06. Change Point Detection (14:28)
Ch 05. R의 시계열분석 라이브러리 활용 - 07. 시계열예측 Summary - 1 (12:17)
Ch 05. R의 시계열분석 라이브러리 활용 - 08. 시계열예측 Summary - 2 (10:34)
Ch 05. R의 시계열분석 라이브러리 활용 - 09. 앙상블기반 시계열예측 - 1 (11:42)
Ch 05. R의 시계열분석 라이브러리 활용 - 10. 앙상블기반 시계열예측 - 2 (9:43)
[금융공학] PART 1 ) 확률과 통계
Ch 00. 개요 - 01. 커리큘럼 Overview (5:15)
Ch 01. 확률 기초 - 01. 확률의 정의 (18:52)
Ch 01. 확률 기초 - 02. 확률의 덧셈 법칙 (10:12)
Ch 01. 확률 기초 - 03. 확률의 곱셈 법칙 (15:16)
Ch 01. 확률 기초 - 04. 베이즈 정리와 활용 (9:48)
Ch 02. 확률변수와 확률분포함수 - 01. 이산 확률변수와 확률분포함수의 유형 - 1 (15:21)
Ch 02. 확률변수와 확률분포함수 - 02. 이산 확률변수와 확률분포함수의 유형 - 2 (13:42)
Ch 02. 확률변수와 확률분포함수 - 03. 이산 확률변수와 확률분포함수의 유형 - 3 (10:13)
Ch 02. 확률변수와 확률분포함수 - (실습영상) 이산 확률 (7:19)
Ch 02. 확률변수와 확률분포함수 - 04. 연속 확률변수와 확률밀도함수의 유형 - 1 (11:06)
Ch 02. 확률변수와 확률분포함수 - 05. 연속 확률변수와 확률밀도함수의 유형 - 2 (12:04)
Ch 02. 확률변수와 확률분포함수 - 06. 연속 확률변수와 확률밀도함수의 유형 - 3 (7:55)
Ch 02. 확률변수와 확률분포함수 - 07. 연속 확률변수와 확률밀도함수의 유형 - 4 (6:08)
Ch 02. 확률변수와 확률분포함수 - (실습영상) 연속 확률 (5:55)
Ch 02. 확률변수와 확률분포함수 - 08. 결합 확률분포 (24:48)
Ch 03. 통계분석 1 - 01. 기술 통계 (12:41)
Ch 03. 통계분석 1 - (실습영상) 기술 통계 (6:43)
Ch 03. 통계분석 1 - 02. 전수조사와 표본조사 (8:50)
Ch 03. 통계분석 1 - 03. 중심 극한정리 (18:00)
Ch 03. 통계분석 1 - (실습영상) 중심 극한정리 (6:01)
Ch 03. 통계분석 1 - 04. 점 추정 (8:03)
Ch 03. 통계분석 1 - 05. 구간 추정 (12:51)
Ch 03. 통계분석 1 - (실습영상) 구간 추정 (1) (6:09)
Ch 03. 통계분석 1 - (실습영상) 구간 추정 (2) (3:59)
Ch 03. 통계분석 1 - 06. 상관성 분석 (7:37)
Ch 03. 통계분석 1 - (실습영상) 상관성 분석 (1) (4:53)
Ch 03. 통계분석 1 - (실습영상) 상관성 분석 (2) (2:59)
Ch 04. 통계분석 2 - 01. 가설검정의 원리 (10:17)
Ch 04. 통계분석 2 - 02. T 검정 (14:40)
Ch 04. 통계분석 2 - (실습영상) T 검정 (1) (5:04)
Ch 04. 통계분석 2 -(실습영상) T 검정 (2) (3:51)
Ch 04. 통계분석 2 - 03. 카이제곱 검정 (8:19)
Ch 04. 통계분석 2 - (실습영상) 카이제곱 검정 (1) (3:28)
Ch 04. 통계분석 2 - (실습영상) 카이제곱 검정 (2) (4:02)
Ch 04. 통계분석 2 - 04. 분산검정과 분산비 검정 (10:43)
Ch 04. 통계분석 2 - (실습영상) 분산 검정 (6:15)
Ch 04. 통계분석 2 - (실습영상) 분산비 검정 (2:17)
Ch 04. 통계분석 2 - 05. 분산 분석 (12:55)
Ch 04. 통계분석 2 - (실습영상) 분산 분석 (1) (3:38)
Ch 04. 통계분석 2 - (실습영상) 분산 분석 (2) (2:49)
Ch 04. 통계분석 2 - 06. 비모수 검정 (12:26)
Ch 04. 통계분석 2 - (실습영상) 비모수 검정 (4:38)
Ch 05. 시각화 - 01. 시각화 (9:31)
Ch 05. 시각화 - (실습영상) 시각화 (1) (4:07)
Ch 05. 시각화 - (실습영상) 시각화 (2) (6:19)
[금융공학] PART 2 ) 통계 예측 모형
Ch 06. 회귀분석 - 01. 선형회귀의 원리 - 1 (9:14)
Ch 06. 회귀분석 - 02. 선형회귀의 원리 - 2 (12:05)
Ch 06. 회귀분석 - (실습영상) 선형회귀의 원리 (10:52)
Ch 06. 회귀분석 - 03. 회귀모형의 진단과 식별 (13:21)
Ch 06. 회귀분석 - (실습영상) 회귀모형의 진단과 식별 (9:01)
Ch 06. 회귀분석 - 04. 잔차와 레버리지 분석 (7:54)
Ch 06. 회귀분석 - (실습영상) 잔차와 레버리지 분석 (1:53)
Ch 06. 회귀분석 - 05. 기타 회귀분석 유형 (푸아송, 다항식, Ridge, Lasso 회귀) (11:29)
Ch 06. 회귀분석 - (실습영상) 기타 회귀분석 유형_푸아송 (5:28)
Ch 06. 회귀분석 - (실습영상) 기타 회귀분석 유형_다항식 (2:16)
Ch 06. 회귀분석 - (실습영상) 기타 회귀분석 유형_Ridge & Lasso (7:42)
Ch 07. 로지스틱 희귀 - 01. 로지스틱 회귀의 원리 (11:10)
Ch 07. 로지스틱 희귀 - 02. 로지스틱 회귀 평가 지표 (14:13)
Ch 07. 로지스틱 희귀 - (실습영상) 로지스틱 회귀의 원리 (6:56)
[금융공학] PART 3 ) 통계 모델링
Ch 08. 주성분과 요인분석 - 01. 주성분 분석 (7:15)
Ch 08. 주성분과 요인분석 - (실습영상) 주성분 분석(PCA) (13:51)
Ch 08. 주성분과 요인분석 - 02. 주성분 활용 (10:04)
Ch 08. 주성분과 요인분석 - (실습영상) 주성분 활용 (7:53)
Ch 08. 주성분과 요인분석 - 03. 요인 분석 (18:08)
Ch 09. 마르코프 모델링 - 01. 마르코프 연쇄 (10:35)
Ch 09. 마르코프 모델링 - 02. 마르코프 의사결정 과정 (14:57)
Ch 09. 마르코프 모델링 - 03. 베이즈 통계(1) (15:35)
Ch 09. 마르코프 모델링 - 04. 베이즈 통계(2) (13:11)
Ch 09. 마르코프 모델링 - 05. 마르코프 연쇄 몬테카를로 (MCMC) (1) (11:49)
Ch 09. 마르코프 모델링 - 06. 마르코프 연쇄 몬테카를로 (MCMC) (2) (8:57)
[금융공학] PART 4) 금융상품
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 01. 파생상품 개요 (9:31)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 02. 선물의 원리 (19:26)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 03. 옵션의 원리 (1) (12:39)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 04. 옵션의 원리 (2) (12:34)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 05. 블랙-숄즈 방정식과 해 I (12:22)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 06. 블랙-숄즈 방정식과 해 (1) (8:00)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 07. 블랙-숄즈 방정식과 해 (2) (14:44)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - (실습영상) 블랙숄즈 옵션 가격 (7:21)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - (실습영상) 내재 변동성 (3:47)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 08. 옵션의 민감도 (19:03)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - (실습영상) 블랙숄즈 민감도 (5:13)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 09. 파생상품의 거래 방법 I (1) (11:44)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 10. 파생상품의 거래 방법 I (2) (12:26)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 11. 파생상품의 거래 방법 II (1) (9:05)
Ch 10. 파생상품 - 선물과 옵션 - 12. 파생상품의 거래 방법 II (2) (14:17)
Ch 11. 채권 - 01. 채권의 원리 (19:38)
Ch 11. 채권 - 02. 채권의 특성 (1) (11:04)
Ch 11. 채권 - 03. 채권의 특성 (2) (14:13)
Ch 11. 채권 - (실습영상) 만기수익률 (4:24)
[금융공학] PART 5) 리스크 관리
Ch 11. 포트폴리오 - 01. 리스크의 척도 (1) (10:10)
Ch 11. 포트폴리오 - 02. 리스크의 척도 (2) (16:08)
Ch 11. 포트폴리오 - 03. 리스크 관리의 원리 (18:58)
Ch 11. 포트폴리오 - 04. 현대 포트폴리오 이론 - 1 (18:58)
Ch 11. 포트폴리오 - 05. 현대 포트폴리오 이론 - 2 (14:43)
Ch 11. 포트폴리오 - 06. 현대 포트폴리오 이론 - 3 (17:26)
Ch 11. 포트폴리오 - 07. 자본 자산 가격 결정 모형 (12:16)
Ch 12. 페어 트레이딩 - 01. 공적분과 단위근 (10:51)
Ch 12. 페어 트레이딩 - 02. 단위근 검정 (7:40)
Ch 12. 페어 트레이딩 - 03. 페어 트레이딩 (11:03)
[금융공학] PART 6) 시계열
Ch 13. 시계열 기초 - 01. 시계열 모델링 개요 (16:33)
Ch 13. 시계열 기초 - 02. 시계열 모형의 활용 - 1 (10:45)
Ch 13. 시계열 기초 - 03. 시계열 모형의 활용 - 2 (12:17)
Ch 13. 시계열 기초 - 04. 특성근과 활용 (17:54)
Ch 13. 시계열 기초 - 05. 벡터 시계열 모형 (13:21)
Ch 14. 변동성 모형 - 01. 변동성 모델링 (11:29)
Ch 14. 변동성 모형 - 02. 변동성 예측 (12:41)
Ch 15. 시계열의 평활화 - 01. 이동 평균 (8:24)
Ch 15. 시계열의 평활화 - 02. Kalman 필터 (12:35)
Ch 15. 시계열의 평활화 - 03. 지수 평일화 모형 (11:58)
Ch 16. 딥러닝 패키지 활용 시계열 예측 - 01. 딥러닝과 Keras 패키지 (16:21)
Ch 16. 딥러닝 패키지 활용 시계열 예측 - 02. 순환 신경망 활용 시계열 모델링 (11:21)
[금융공학] PART 7) 선형대수학
Ch 17. 선형대수학 기초 - 01. 벡터와 행렬의 연산 (14:27)
Ch 17. 선형대수학 기초 - 02. 역행렬, 전치행렬, 선형방정식 (11:06)
Ch 17. 선형대수학 기초 - (실습영상) 선형대수학 (9:31)
Ch 17. 선형대수학 기초 - 03. 행렬의 분해 (8:41)
Ch 18. 선형대수학 응용 - 01. 주성분 분석(PCA)의 해석 (10:54)
Ch 18. 선형대수학 응용 - 02. 최소 자승법과 선형회귀 (9:34)
Ch 18. 선형대수학 응용 - (실습영상) 최소자승법과 선형회귀 (5:43)
Ch 18. 선형대수학 응용 - 03. Yule-Walker 방정식과 AR 시계열 모형 (8:22)
Ch 18. 선형대수학 응용 - 04. 경사하강법과 로지스틱 회귀 (12:48)
Ch 18. 선형대수학 응용 - (실습영상) 경사하강법과 로지스틱회귀 (5:58)
[금융공학] PART 8) 텍스트 마이닝과 자연어 분석
Chapter 03. 자연어 분석 기초 - 01. 정규표현식과 텍스트 전처리 (15:32)
Chapter 03. 자연어 분석 기초 - 02. 정규표현식 기초 (실습영상) (8:45)
Chapter 03. 자연어 분석 기초 - 03. 정규표현식 응용 (실습) (4:00)
Chapter 03. 자연어 분석 기초 - 04. 자연어 모델링 I (9:20)
Chapter 03. 자연어 분석 기초 - 05. NLTK 기초 (실습영상) (5:13)
Chapter 03. 자연어 분석 기초 - 06. NLTK 품사태깅과 불용어 처리 (실습영상) (3:55)
Chapter 03. 자연어 분석 기초 - 07. 자연어 모델링 II (16:15)
Chapter 03. 자연어 분석 기초 - 08. 모델링 TF IDF (실습영상) (4:07)
Chapter 03. 자연어 분석 기초 - 09. 자연어 분류예측 I (로지스틱) (실습영상) (5:31)
Chapter 04. 토픽 모델링 - 01. 잠재 의미 분석 (LSA) (7:40)
Chapter 04. 토픽 모델링 - 02. 잠재 의미 분석 (LSA) (실습영상) (4:19)
Chapter 04. 토픽 모델링 - 03. 잠재 디리클레 할당 (LDA) (7:14)
Chapter 04. 토픽 모델링 - 04. 잠재 디리클레 할당 (LDA) (실습영상) (5:00)
Chapter 05. 자연어 예측 - 01. 자연어 모델링 III (7:18)
Chapter 05. 자연어 예측 - 02. 자연어 예측 AI (8:04)
Chapter 05. 자연어 예측 - 03. 자연어 분류예측 II (딥러닝) (실습영상) (5:52)
Chapter 05. 자연어 예측 - 04. 자연어 분류예측 III (딥러닝) (실습영상) (5:07)
[금융공학] PART 9) 강화학습
Chapter 06. 벨만방정식 - 01. 마르코프 의사 결정과정과 벨만 방정식 (8:39)
Chapter 06. 벨만방정식 - 02. 다이내믹 프로그래밍 (8:20)
Chapter 06. 벨만방정식 - 03. 가치반복 (실습영상) (2:29)
Chapter 06. 벨만방정식 - 04. 정책반복 (실습영상) (1:47)
Chapter 07. 강화학습 - 01. 강화학습 개요 (4:56)
Chapter 07. 강화학습 - 02. 강화학습 방법 I (7:38)
Chapter 07. 강화학습 - 03. 강화학습 방법 II (4:58)
Ch 03. 파이썬 프로그램 언어 - 02. 변수와 값, 데이터 타입, 출력
Lesson content locked
If you're already enrolled,
you'll need to login
.
Enroll in Course to Unlock
course builder. Create your online course today.
Start now
course builder. Create your online course today.
Start now
course builder. Create your online course today.
Start now