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[ Programming ]
[2월 1일] 수알못을 위한 금융시장 머신러닝
교육기간
10일 (30h)
수업일
주 2일 (토, 일)
상담문의
02-769-6811

[2월 1일] 수알못을 위한 금융시장 머신러닝

기본 정보
기본 정보
강의 기간 2020년 02월 01일 (토) ~ 2020년 03월 01일 (일) 강의 시간 오전 10시 ~ 오후 1시 (3h)
정원 50명 교육 비용 1,430,000원 (VAT 포함)
비고 10인이하 신청시 자동 폐강 환불됩니다. 무료 주차 제공 상담 문의 02-769-6811
준비물 노트북(윈도우 또는 맥) 교육장소 에프앤가이드빌딩 1층 강의실 ( 지도확인 )
기본 정보
강의 기간 2020년 02월 01일 (토) ~ 2020년 03월 01일 (일)
강의 시간 오전 10시 ~ 오후 1시 (3h)
정원 50명
교육 비용 1,430,000원 (VAT 포함)
비고 10인이하 신청시 자동 폐강 환불됩니다. 무료 주차 제공
상담 문의 02-769-6811
준비물 노트북(윈도우 또는 맥)
교육장소 에프앤가이드빌딩 1층 강의실 ( 지도확인 )

과정소개
[주말강의] 수학을 알지 못해도 할 수 있는 머신러닝 "빅 데이터, 머신러닝, 금융시장" 과학적인 투자법을 공부해야 할 것 같지만 어디서부터 손을 대야 할지 막막하기만 하다. 특히 데이터 과학 금융시장 모두 이해하기 위해 수학, 통계학적인 배경지식을 갖추고 시작하자니 시작서부터 너무 큰 산을 만난듯하다. 초등 산수, 중학교 수준의 수학적 배경만 있어도 복잡한 머신러닝, 통계적 방법론을 직관적으로 이해할 수 있도록 강의를 구성하였습니다. 또한 이러한 직관을 바탕으로 실무(투자, 리스크 관리, 신용평가)에 바로 쓸 수 있는 금융시장 실제 데이터를 이용한 활용 방법론 실습을 통해 빠르게 업무에 적용할 수 있도록 실습을 구성하였습니다.
특징
• 머신러닝의 이론적 배경과 적용을 중학교 수준의 수학만으로도 이해 가능 • 금융시장 시계열 데이터에 대한 머신러닝 방법론의 적용 • 현직 채권 차익 트레이더와 금융데이터 사이언티스트의 협업 강의 • 운용 전략, 리스크 관리 분야의 데이터 활용 Python 실습 • Python, Pandas 기초 지식 필요 • 노트북 지참 요망

Curriculum
Curriculum
구분 주제 소주제
1일차 (3h) 금융 시계열 빅데이터 금융데이터 - 탐색적 분석 및 표준화, 시계열분석
2일차 (3h) 머신러닝 분류 기법 파이썬 머신러닝 - Classification-KNN, Tree, SVM
3일차 (3h) 머신러닝 회귀 기법 파이썬 머신러닝 - Classification-로지스틱회귀, Regression-회귀, KNN, CART
4일차 (3h) 텍스트마이닝 파이썬 텍스트마이닝 - 문장요약, 관련주찾기, 산업분류
5일차 (3h) 머신러닝 차원 축소 기법 파이썬 머신러닝 - Unsupervised learning-주성분분석, 차원축소, 군집분석
6일차 (3h) 머신러닝 기타 주제 모형의 규제, Ensemble Model -부스팅, 랜덤포리스트
7일차 (3h) 딥러닝 기초 파이썬 텐서플로우 - Classification, Regression, 모형의 평가
8일차 (3h) 파이썬과 API를 이용한 퀀트투자 따라하기 파이썬 FnSpace API - 머신러닝 주가예측모형 구현, 텍스트마이닝을 통한 투자전략모형
9일차 (3h) 파이썬과 API를 이용한 퀀트투자 따라하기 머신러닝 포트폴리오 최적화, 앙상블모형을 통한 포트폴리오 모니터링
10일차 (3h) 파이썬과 API를 이용한 퀀트투자 따라하기 머신러닝 신용평가모형, 시계열 모형을 이용한 금융시장 예측
강사 소개
조용복/이용웅
주요 경력
[조용복] - (現) 메리츠증권 - 부국증권 - 한국리스크관리 - IBM GBS [이용웅] - (現) 한국외국어 대학교 국제금융학과 교수 - UTS Business School 연구원 - 독일 연방은행 애널리스트 - 동부화재 리스크 관리팀
학력
[조용복] - 고려대학교 금융공학 박사수료 - 고려대학교 금융공학 석사 - 고려대학교 통계 학사 [이용웅] - 맨체스터 비즈니스 스쿨 재무박사 - 고려대학교 통계학과 석사 - 고려대학교 통계학과 학사
수강절차 안내
수강절차 안내
01
교육 컨설팅
02
수강 신청
03
수강료 납입
04
교육 진행

교육상담신청

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이용약관

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