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파이썬을 통한
금융 데이터 수집과 분석 자동화 CAMP
기 간 2017. 10. 16 ~ 12. 18 (총 10주)
월요일 19:30~22:30 (주 1회 3시간)
준비물 개인 노트북
장 소 패스트캠퍼스 신관 4층 A강의실
네이버 지도로 확인하기 >
담당자 경지윤 매니저 02-518-6528

당신의 투자 기법, 금융 데이터를 만나면 더 정교해질 수 있습니다.
코딩을 통해 데이터를 자동으로 불러들이고 내가 세운 기준에 맞춰 분석하세요!

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<공시 자료를 불러 들여와 프로그램으로 분석하자!>

* 위 자료는 2천1백개가 넘는 거래소 전 종목의 10년 이상 재무제표 데이터를 크롤링하고,
CSV로 자동 분석하는 과정을 보여줍니다.

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강의 소개

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금융 데이터 수집부터 리포트 자동화까지 전 과정을 한 번에!

금융 데이터 수집을 시작으로 파이썬 차트 그리기 뿐만 아니라 웹 기반의 시각화 방법을 익힐 수 있습니다. 최종적으로는 이메일 또는 메신저에 자동으로 리포트를 받을 수 있게 설정이 가능합니다.

“금융+통계+프로그래밍”융합 과정

본 융합 과정을 통해 나만의 데이터 분석 환경과 금융 투자 전략을 운용할 수 있는 기반을 만들어 가세요. 따로 배울 땐 이해가 되지 않고 막혔던 부분이 해결 가능합니다. 금융과 통계, 파이썬 분야의 연결 고리를 이해하고 통합적인 사고가 가능합니다.

프로젝트 실습 및 그룹 스터디 진행

팀 단위의 실습 및 개발 프로젝트와 그룹 스터디를 통해 나에게 유의미한 결과물을 만들 수 있습니다. 프로젝트의 주제는 과거 데이터 기반 전략 평가로 예정되어 있으나, 수강생의 의견에 따라 변경될 수 있습니다. 또한 매 수업 마지막 30분간 프로젝트를 진행합니다.

실습에 최적화된 클라우드 환경 제공

코딩 실습에 맞는 클라우드 환경을 제공합니다. 모든 수강생 분들이 동일한 조건으로 개강일부터 바로 세팅 가능하기 때문에 수업 진행 및 프로젝트 진행이 편리합니다.

수강 대상

데이터에 기반하여 증권 분석을 하고 싶은 분

본 강의는 금융 데이터를 가지고 분석을 수행하는 것에 초점이 맞춰져 있습니다. 기술적 분석을 포함한 다양한 증권 분석 방법을 상세히 알려드리겠습니다. 어떻게 데이터를 수집하고, 분석하여 시각화하는지 금융 데이터 분석의 전반적인 과정을 익히세요. 전문가로 한 걸음 더 나아갈 수 있는 좋은 발판이 될 것입니다.

분석 역량을 쌓아 시장의 기회를 먼저 포착하고 싶은 분

아무리 뛰어난 사람이라도 매일같이 쏟아져 나오는 방대한 데이터를 불러들여 처리/분석하기 어렵습니다. 본 강의에서는 증권 시세와 같은 시계열 데이터뿐만 아니라 텍스트와 같은 비정형 데이터까지 다룹니다. 간단한 뉴스 텍스트 분석 등 시장의 경향이 어떻게 흘러가는지 누구보다 빠르게 캐치하세요!

금융권에서 데이터 분석 전문가로 취업을 희망하는 분

본 강의는 증권회사 신입사원 기본 교육에 해당하는 이론과 통계를 활용한 데이터 분석함께 배울 수 있습니다. 금융시장, 금융상품, 증권분석과 같은 이론부터 금융통계학, 회귀분석, 시계열분석과 같은 통계 분석까지! 금융권에 취업하여 금융 데이터를 분석하고자 한다면 기본부터 탄탄히 익힐 수 있습니다.

데이터 조달의 벽을 넘어 금융 데이터 분석의 길로 나아가다

금융 분야에 관심만 있고 자료 수집이 어려워서 진행을 하지 못했는데, 좋은 선생님을 만나 ‘기분 좋은 스타트’를 할 수 있었습니다. ‘이제 내가 직접 사용할 수 있는 프로그램을 만들 수 있겠구나’ 하는 자신감을 얻었습니다.
– 2기 수강생 후기 中

엑셀에서 경험한 한계를 코딩으로 극복하게 되다
해외자산 관련 자료를 모으고 상관계수나 최적화 작업을 할 때 엑셀의 기능만으로는 한계가 너무 많았습니다. 이제는 강사님이 제공해 주신 자료와 동영상을 통해 복습을 하며 ‘밤에도 일하는 코딩 일꾼’을 만들고자 합니다. 본 과정을 수강하며 앞으로의 공부 방향과 활용 방안을 정립하게 되어 기쁩니다!
– 4기 수강생 후기 中

데이터의 수집부터 분석, 결과의 시각화까지
금융 데이터 분석의 전 프로세스를 밟으세요!
흩어진 데이터 속 숨어 있던 의미를 찾게 됩니다.

커리큘럼

금융시장/상품 지식

금융 통계학 기본

프로그래밍

데이터 분석

회차 주제
주제 1 파이썬 데이터 분석 환경 만들기
– 오리엔테이션
– 파이썬 데이터 분석 환경 만들기
– 금융 데이터를 위한 파이썬 프로그래밍 언어 핵심
– Jupyter (Ipython Notebook) 설치와 활용
주제 2 마켓 데이터의 수집과 저장 (1)
– 금융시장과 금융상품
– 금융 데이터 소스, 수집과 저장
– 데이터 크롤링 – BeautifulSoup, requests
– 야후 파이낸스, 네이버 파이낸스, 네이버 뉴스
주제 3 마켓 데이터의 수집과 저장 (2)
– 데이터 크롤링 고급 : 사이트 분석, JSON, XML, 다중 요청
– NumPY, pandas 기본
– pandas 시계열 데이터 분석
– 한국거래소(KRX), 전자공시(DART), 세인트루이스 연준(FRED)
주제 4 금융 데이터 분석에 필요한 파이썬 라이브러리(NumPy, pandas)
– 파이썬 고급 주제 : 에러 처리, 입출력
– NumPy : 구조적 배열
– NumPy, pandas의 주요 기능과 입출력
– pandas : 누락 처리, 데이터 합치기, 관계연산, 피벗
주제 5 금융 데이터 분석을 위한 통계학 기본과 포트폴리오 이론
– 로그 수익률
– 기댓값, 분산, 표준편차
– 확률분포와 공분산, 상관계수와 베타, 회귀분석
– 포트폴리오 이론
주제 6 금융 데이터의 시각화와 기술적 분석
– 파이썬 기반 데이터 시각화
– matplotlib 금융 데이터 시각화
– 증권분석 : 기본분석, 기술분석, 정서분석
– 이동평균선 분석, 볼린저밴드, 거래량 분석 (OBV, VR)
주제 7 웹기반 데이터 시각화, 자동화
– 탐색적 데이터 분석 (EDA)
– 데이터 시각화 도구 (D3)
– 주기적 실행(cron, schtask)
– 리포트 자동화(이메일 리포트, 메신저 봇)
주제 8 프로젝트 발표와 마무리
– 프로젝트 발표
– 피드백 및 마무리

강사 소개

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이승준 강사님 

이승준 강사님은 LG소프트 연구원을 시작으로 스타트업과 KB증권 IT센터까지 IT 실무 경력 23년 이상의 베테랑입니다. 현재, 금융투자를 위한 도구개발과 서비스를 제공하는 스타트업을 준비하고 있습니다.

* 2009~2016 KB증권 IT센터, 팀장
* 1998~2008 일래스틱웨어, 대표
* 1995~1997 쌍용정보통신 시스템연구소, 연구원
* 1993~1994 LG소프트, 연구원

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이승준 강사님은 강의를 진행하며 꾸준하게 받는 질문들을 정리하여 블로그에 포스팅을 진행하고 있습니다. 내용을 꾸준히 업데이트 해주실 계획이기 때문에 강의 기간은 물론 전/후에도 도움을 받으실 수 있습니다.

수강료

수강료

150만원

강의 FAQ

Q. 수강을 위해 필요한 선수지식이 있나요?

A. 금융 지식 – 상식 수준, 수학(통계) – 수포자도 가능 단, 프로그래밍(코딩)은 1주 이상의 경험
본 과정은 수강하는 분들이 예금, 적금, 펀드 정도의 금융 상품과 생활 금융에 관심은 있으나 금융 이론은 처음 접한다는 가정 하에서 시작합니다. 일상에서 주식 혹은 펀드 투자 경험이 있으시다면 매우 빠르고 재미있게 접근하실 수 있습니다.

 Q. 수업 시간에 어떤 데이터를 다루나요?

A. 금융 데이터에서 가장 많이 등장하는 것은 가격, 수익률, 거래량과 같은 시계열 데이터입니다. 본 과정에서는 파이썬 코드로 시계열 데이터를 어떻게 처리하는지 배웁니다. 실제로 코딩을 하며 포트폴리오 이론과 포트폴리오 최적화에 대해 함께 알아봅니다. 또한 최근 수치 데이터 못지않게 중요해진 텍스트와 같은 비정형 데이터도 다룹니다. 간단한 뉴스 텍스트 분석과 SVM, 랜덤 포레스트와 같은 머신러닝 알고리즘을 구현해보고 투자 모델에 적용해봅니다.

Q. 수업 시간 별도로 시간을 많이 쏟아야 하나요?

A. 물론 수업 시간 내에서도 핵심 내용을 실습할 시간이 주어집니다. 하지만 이와 별도로 복습을 하시길 권해드립니다. 결국, 실무에서 활용하기 위한 과정이므로 팀 프로젝트를 진행하며 꾸준히 연습해서 내 것으로 만들어 가시길 바랍니다. 기존 수강생 분들은 수업 전/후에 자발적으로 복습 스터디를 진행하여 만족도가 높았습니다. 이번 수강생 분들도 스터디를 원하시면 강의실을 지원해 드릴 예정입니다.

Q. 데이터 분석을 실무에 적용하려니 어려움이 많습니다. 어떻게 공부해야하나요?

A. 데이터 분석 실력을 늘리려면, 여러 질문에 대해 다양한 시도를 해보고, 데이터 자체에서 의미와 상관관계를 찾아나가야 합니다.  본 강의에서는 실무에서 사용하는 다양한 기술적 분석을 다룹니다. 특히 집중적으로 다룰, 탐색적 데이터 분석은 실무에서 어떻게 데이터 분석에 접근해야 하는지 방향성을 알려주기 때문에 실용적인 해법이 될 수 있습니다.

Q. 중간에 막히면 어떻게 도움받을 수 있나요?

A. 오프라인 상담 시간뿐만 아니라 온라인으로도 언제든지 궁금한 내용이나 좀 더 다루었으면 싶은 내용 등 제한없이 논의 가능합니다. 강의 기간 동안 페이스북 그룹을 통해 필요한 부분들을 지원해드립니다. 페이스북을 통해 강사님은 물론 수강생 분들과 이야기를 나누며 수업 시간 외에도 어려운 부분을 서로 도와나갈 수 있습니다.

Q. 강의 중 한 번이라도 결석하면 따라가지 못하나요?

A. 하루하루 진행되는 내용이 상당하기 때문에 되도록 모두 참석하시는 것이 좋습니다. 다만 어쩔 수 없이 수업에 불참하시는 경우, 별도의 가이드를 드려 따라갈 수 있도록 도와드립니다.

수강생들의 생생한 한 줄 후기

HTML/LINUX/MYSQL을 조금 알고 들으시면 얻어 가는게 훨씬 많을 듯 합니다.  – 변인섭님(DGB생명 변액보험 마케팅)

크롤링 방법을 학슴함으로 금융이라는 주제를 놓고 여러 각도로 연계해서 실습하고, 공부할 수 있어서 정말 좋았습니다. 일반적인 주입식 수업이 아닌 생각할 수 있는 여유를 가질 수 있는 만한 내용입니다. – 회계사 A님

금융시장의 전반적인 내용을 자세하게 알 수 있는 훌륭한 강의! – 사모펀드 트레이더 B님

금융권에서 일하고 있는 분들에게 특히 추천합니다. 자신의 업무에 적용해 볼 수 있는 아이디어를 얻어가게 되실거라고 생각합니다. – 금융권 종사자 C님

실전 사용 가능한 코딩을 위주로 수업, 부가적인 학습 자료가 충분히 제공되며 강사님의 전문성과 열정을 느낄 수 있었습니다. – 연구원 D님

파이썬을 이용한 데이터 분석의 기초적인 방향과 앞으로의 공부 방향에 대해 자세히 알려주는 교과서 같은 수업! 8주 동안 끝내려 하지 않고 공부 방향 등을 장기적으로 익힐 수 있도록 도와주시고 하나의 기술을 배우고 끝나는 것이 아닌 전체적인 데이터 분석에 대해 알려주어 좋았습니다 – 취업준비생 E님

연계과정 안내