교육 과정

교육과정
  • [파이썬 실습] Tensorflow와 딥러닝을 활용한 금융 시계열 분석 2기

    • Tensorflow와 딥러닝을 활용한 금융 시계열 분석
    • 총 24시간

    금융시장의 흐름을 파악하기 위해서는 시장 데이터, 공시, 재무, 뉴스, SNS, 거시 경제 데이터 등 수 많은 요인들을 분석해야 합니다. 대부분의 금융 자료는 시간의 흐름에 따른 시계열 (Time Series)로 표현됩니다. 본 교육에서는 금융 시계열을 효과적으로 다룰 수 있는 방법론을 제시합니다.

  • [선정릉/시뮬레이터 실습] 시장 미시구조와 마이크로 트레이딩 7기

    9월 2일 (월) – 9월 23일 (월) / 매주 월,수 19시 – 22시

  • Keras와 Tensorflow를 활용한 금융 딥러닝 부트캠프 2기

    • Keras와 Tensorflow를 활용한  금융 딥러닝 부트캠프
    • 총 21시간 (실습과정 포함)

    딥러닝 기초에서 CNN, RNN/LSTM, Autoencoder, GAN 까지 주요 딥러닝의 방법을 학습하고 금융에 적용합니다. 강화학습에서는 DQN과 A3C를 통한 주식 예측과 최신 연구를 리뷰하며 최신 딥러닝 트렌드를 학습합니다. 요즘 유행하는 Bitcoin 예측도 실습합니다.

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  • 워렌버핏 투자법을 결합한 데이터 기반 퀀트투자 special

    • 워런버핏 투자법을 결합한 데이터 기반 퀀트투자
    • 총 12시간 (실습과정 포함)
  • R과 기계학습으로 배우는 금융 포트폴리오 전략 분석 2기

    • R과 기계학습으로 배우는 금융 포트폴리오 전략 분석
    • 총 21시간 (실습과정 포함)

    본 강의의 목적은 포트폴리오 투자를 위한 금융 분석의 기초단계부터
    고급단계까지의 광범위한 내용을 실무에서 사용할 수 있는 다양한 기법을 중심으로
    배우는 것입니다. 실무에서 사용하는 R언어를 통해서 강의를 진행하며, 광범위한 내용을 다루고 있지만 배운 내용을 바로 실습하는 방법을 통해 학습의 효율을 극대화 합니다.

  • R과 통계학을 활용한 비즈니스 데이터 분석과 시각화 1기

    • R로 시작하는 데이터 분석과 시각화
    • 총 18시간 (실습과정 포함)

    분석의 목적은 결국은 의사결정입니다. 수집한 데이터가 무엇을 이야기 하는지 이해하기 위해서는 과학적인 시각으로 데이터를 바라 보아야 합니다. 이것을 통계적 분석이라 합니다. 이와 더불어 데이터 시각화를 통해 짧은 시간안에 직관을 얻을 수 있습니다. 본 과정은 R을 활용하여 통계와 시각화라는 툴을 이용하여 데이터를 과학적으로 이해하고 다른사람들에게 이해시킬 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

  • 비트코인과 블록체인의 이해 (암호화폐 트레이딩 입문 과정)

    • [평일반] 비트코인과 블록체인의 이해 (정규과정 안내)
    • 총 15시간

    비트코인 블록의 구조, 다양한 블록체인의 작동 원리와 각종 합의 알고리즘 (Consensus Algorithm)에 대하여 학습하고 실제로 블록체인 상에서 여러가지 암호화폐가 어떻게 구동되고, 올바른 취급 방법과 트레이딩 전략에 관해 알아봅니다. 

  • [선정릉/시뮬레이터 실습] 시장 미시구조와 마이크로 트레이딩 8기

    2019년 11월 27일(수), 12/2(월) ~ 12월 19일(목) (매주 월,목), 19시 – 22시

    * 개강일만 수요일 수업입니다.

  • [선정릉/파이썬 실습] 강화학습을 활용한 금융 데이터 분석 7기

    • [파이썬 실습] 강화학습을 활용한 금융 데이터 분석 7기
    • 총 24시간 (실습과정 포함)

    오픈소스(Open-source) 프로그래밍 언어로 각광 받는 ‘파이썬’을 활용하여 금융 데이터 분석에 필요한 강화학습 이론과 파이썬 실습를 학습합니다. 파이썬을 이용하여 시장 데이터를 수집하고 시세 데이터와 마켓메이커의 최적 호가를 학습합니다.

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