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 01. 분석을 위한 Numpy - 04. Numpy의 슬라이싱과 인덱싱 - 2
Lesson content locked
If you're already enrolled,
you'll need to login
.
Enroll in Course to Unlock