금융 데이터 사이언스 마감

교육과정
  • [머신러닝 심화] 강화학습을 활용한 금융 데이터 분석 4기 (주말반)

    • [주말반] 강화학습을 활용한 금융데이터 분석 4기 (이론 및 파이썬 실습 과정)
    • 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.

  • 금융 강화학습을 활용한 데이터 분석 6기 (주중반) hot

    1,300,000 1,040,000
    • [주말반] 강화학습을 활용한 금융데이터 분석 6기 (이론 및 파이썬 실습 과정)
    • 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.

  • R과 딥러닝을 활용한 페어트레이딩 2기 (주말반)

    • R과 딥러닝을 활용한 페어트레이딩 / 실습 중심 강의

    오픈소스(Open-source) 프로그래밍 언어로 각광 받는 ‘R’을 활용하여 금융 데이터분석에 필요한 이론과 실무를 실습하는 것이 목적입니다. 이 강의는 강사가 강의를 주도하는 강의 및 실습 형식으로 진행되지만, 강의 참여자 모두(수강생 및 강사)의 역량증진을 도모하는 Study 형식을 추구합니다.

  • R을 활용한 퀀트 트레이딩 3기 (평일반)

    • R을 활용한 퀀트 트레이딩 3기
    • 총 20시간 (실습과정 포함)

    본 강의의 목적은 퀀트 트레이딩의 기초단계부터
    R을 실무에서 사용할 수 있는 다양한 기법을 중심으로
    배우는 것입니다. 광범위한 내용을 다루고 있지만 배운 내용을 바로 실습하는 방법을 통해 학습의 효율을 극대화 합니다.

  • [선정릉/단기특강] 히든 마코프 모델을 이용한 주가 예측 방법론

    8월 31일 (토) 14 – 18시 (총 4시간)

  • [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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  • 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.

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