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디지털 전환이 가속화되며 금융 산업은 데이터 기반 혁신의 중심에 서 있습니다. 이제 데이터 활용 능력은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 본 과정은 디지털 금융의 배경 이해부터 금융 데이터를 활용한 분석, 그리고 AI와 머신러닝을 통한 고급 분석 기술까지 폭넓게 다룹니다.
✨ 강의 핵심 POINT
✔ 디지털 금융 시대의 데이터 분석
금융 산업의 변화와 흐름을 이해하고,
데이터 기반의 의사결정 능력을 기를 수 있습니다.
✔ 파이썬으로 금융 데이터를 쉽게!
Pandas, Numpy 등 필수 라이브러리를 활용해
금융 데이터를 수집·정리하며, 시각화를 통해 인사이트를 도출할 수 있습니다.
✔ AI와 머신러닝으로 고급 금융 분석까지 정복
통계 분석은 물론, 머신러닝과 딥러닝 기법을 통해
금융 데이터를 예측, 분류, 군집화 할 수 있습니다.
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🔍 주제별 커리큘럼 소개
01.디지털 금융 개요와 파이썬 기초
금융 데이터 분석을 위한 파이썬 개발 환경을 구축하고,
데이터 다루기에 필요한 기본 문법과 필수 라이브러리를 익힘
02.금융 데이터 분석 기초
Pandas, Numpy 등 파이썬 기반의 데이터 분석 도구를 활용해
실제 데이터를 분석하고 데이터에 대한 감각을 키움
03.금융 통계 분석 및 시각화
데이터 해석과 리포트 제작에 도움이 되는
시각화 라이브러리(Matplotlib, Seaborn 등)를 활용하여 시각화 기법을 학습
04.금융 데이터 분석 심화(고급)
머신러닝 및 AI 기반의 분석 기법을 활용하여 금융 데이터를 예측하고,
분류·군집화, 의사결정나무 등 심화 알고리즘을 학습
📢 이런 분께 추천드립니다.
✔ 디지털 금융 기초와 트렌드를 습득하려는 자
✔ 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석 역량을 키우고자 하는 자
✔ 빅데이터와 AI 기술을 활용하여 업무 혁신을 도모하려는 자
✔ 금융권 및 데이터 분석 직무로 진출을 희망하는 취업 준비생
회차 | 강의명 | 자료 | 샘플 |
---|---|---|---|
1강 |
디지털 금융과 빅데이터 전윤범 교수 | 34분 |
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2강 |
디지털전환 전윤범 교수 | 35분 |
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3강 |
디지털뱅크의 탄생 전윤범 교수 | 34분 |
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4강 |
디지털뱅크의 본질 전윤범 교수 | 31분 |
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5강 |
파이썬 설치와 라이브러리 (1) 전윤범 교수 | 24분 |
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6강 |
파이썬 설치와 라이브러리 (2) 전윤범 교수 | 21분 |
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7강 |
데이터 타입과 구조 전윤범 교수 | 31분 |
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8강 |
조건문과 함수 전윤범 교수 | 22분 |
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9강 |
디지털전환과 빅데이터 전윤범 교수 | 33분 |
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10강 |
빅데이터 기술 (1) 전윤범 교수 | 30분 |
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11강 |
빅데이터 기술 (2) 전윤범 교수 | 33분 |
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12강 |
빅데이터 기술 (3) 전윤범 교수 | 30분 |
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13강 |
데이터저장과 전처리 전윤범 교수 | 38분 |
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14강 |
데이터분석 전윤범 교수 | 30분 |
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15강 |
데이터분석 방법 비교 전윤범 교수 | 31분 |
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16강 |
파이썬 실행과 라이브러리 전윤범 교수 | 37분 |
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17강 |
Pandas 전윤범 교수 | 29분 |
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18강 |
Numpy 전윤범 교수 | 21분 |
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19강 |
금융데이터 수집, 탐색, 활용 (1) 전윤범 교수 | 30분 |
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20강 |
금융데이터 수집, 탐색, 활용 (2) 전윤범 교수 | 16분 |
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21강 |
경제데이터 FRED 활용 전윤범 교수 | 23분 |
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22강 |
디지털금융을 위한 통계 입문 및 시각화 전윤범 교수 | 43분 |
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23강 |
데이터 상관분석 전윤범 교수 | 20분 |
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24강 |
단순회귀분석 전윤범 교수 | 20분 |
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25강 |
다중회귀분석 전윤범 교수 | 21분 |
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26강 |
시각화 라이브러리 전윤범 교수 | 21분 |
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27강 |
데이터 시각화 (1) 전윤범 교수 | 24분 |
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28강 |
데이터 시각화 (2) 전윤범 교수 | 22분 |
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29강 |
인공지능 기술 (1) 전윤범 교수 | 29분 |
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30강 |
인공지능 기술 (2) 전윤범 교수 | 29분 |
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31강 |
회귀분석, 로지스틱 회귀모형 전윤범 교수 | 35분 |
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32강 |
머신러닝, 분류분석 전윤범 교수 | 34분 |
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33강 |
트리기반모델, 의사결정나무 (1) 전윤범 교수 | 38분 |
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34강 |
의사결정나무 (2), 앙상블 모형 전윤범 교수 | 30분 |
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35강 |
부스팅 전윤범 교수 | 32분 |
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36강 |
분류 알고리즘, 군집분석 (1) 전윤범 교수 | 34분 |
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37강 |
군집분석 (2), 모델평가 (1) 전윤범 교수 | 33분 |
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38강 |
모델평가 (2), AI와 머신러닝 전윤범 교수 | 31분 |
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39강 |
로지스틱회귀분석 전윤범 교수 | 23분 |
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40강 |
의사결정나무분석 전윤범 교수 | 18분 |
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41강 |
머신러닝을 활용한 기업부실예측 (1) 전윤범 교수 | 46분 |
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42강 |
머신러닝을 활용한 기업부실예측 (2) 전윤범 교수 | 32분 |
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43강 |
머신러닝을 활용한 기업부실예측 (3) 전윤범 교수 | 33분 |
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44강 |
머신러닝을 활용한 기업부실예측 (4) 전윤범 교수 | 42분 |
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