진행중 이벤트!

R을 활용한 시계열 예측모델링 CAMP
기 간 2018년 3월 3일 ~ 4월 7일 (총 6주)
일 정 매주 토요일 오전 10시 ~ 오후 1시 (주 1회)
준비물 개인 노트북 권장
장 소 패스트캠퍼스 강의장
담당자 코스매니저 이샘 (02-518-4822)
help-ds@fastcampus.co.kr

*CAMP 강의 할인가는 결제자에 한하여 적용됩니다. 강의 신청후 할인 날짜에 맞춰 결제를 완료해주세요! 

왜 시계열 분석을 배워야 할까요?

모두 시간의 흐름에 따라 변하는 시계열 데이터로
당신의 업무 곳곳에 녹아있기 때문입니다.

다음 분기 제품 판매량

신상품 최적의 홍보 시기

주가/ 금리 변동률

원재료 주문 물량

하.지.만

어렵게만 느껴지는 시계열 분석, 전문가에게 배우면 다릅니다!

시계열 데이터 속성의 이해는 물론,
현업에서 바로 활용 가능한 R 시계열 예측모델링까지 현업 전문가의 노하우까지 얻어가세요.

수강 후기로 증명하는 국내 최고의 시계열 예측모델링 강의!

9.47

1~2기 수강생 만족도 평균 : 9.47 /10점

예측을 위한 R 핵심 문법 학습

SPSS, SAS, STATA와 같은 분석 Tool은 모두 유료인 동시에 내가 원하는 입맛에 맛게 코드 수정이 어려웠습니다. R은 통계모형 및 시계열 분석 관련 패키지를 가장 많이 보유하고 있으며, 자신이 원하는대로 시계열 분석 코드를 구현할 수 있습니다. 본 캠프에서는 R을 모르셔도 핵심 문법을 중점적으로 가르쳐 드리기 때문에 예측을 위한 기초를 형성할 수 있습니다. 데이터를 불러오고 저장하는 가장 기초적인 방법부터 시계열 데이터를 어떻게 처리해야 하는지 하나하나 배우실 수 있습니다.

현업에서 바로 활용 가능한 R 시계열 예측모델링

주식, 금리, 환율 등 많은 데이터들은 ‘시간’과 관련한 성질을 포함하고 있습니다. 이와 같이  ‘시간’의 속성을 지닌 시계열데이터를 분석하는 일은 예측에 있어 활용도가 매우 높습니다. 본 캠프에서는 다양한 실제 시계열 데이터를 활용하여 R 모델링 실습을 통해 다양한 시계열 이론을 소화하실 수 있습니다. 이를 기반으로, 여러 모형을 종합하여 최적의 효율을 내는 예측 모형을 직접 만들어보실 수 있으며, 이를 실무에서 바로 활용하실 수 있습니다.

현업 전문가가 전달하는 빠른 피드백

시계열 분석에 대한 이론적 난이도가 높고, 이론의 내용을 실제 현업에서 분석을 진행해 본 사람을 이해하고 이를 분석까지 진행해 본 사람은 매우 드뭅니다. 본 강의의 강사님은 통계학 박사 학위를 취득 후 10년 정도 금융권에 있으면서 신용등급 모형, 리스크 관리 업무, 시계열 관련 거시경제지표 개발, 기업 평가 모델 등 시계열 관련 예측 모형을 구축하고 검증하는 업무 경험이 많으십니다. 이를 바탕으로 수업시간 내/외적으로 빠른 피드백을 수강생 분들에게 전달드립니다.

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김경륜 강사님

(현) 핀테크 회사 Data Scientist
– Texas A&M 대학 통계학 박사
– 대기업 IT 컨설팅 회사 빅데이터 분석 담당
(IT/ 제조/ 물류/ 금융 분야 분석 프로젝트 수행)
– 시계열 기반 수요 예측 프로젝트 담당
– 금융기관 리스크 모형 구축, 금융 시계열 모델링 수행

“시계열” 단어 자체는 어렵게 느껴질 수 있는데, 어렵지 않아요. 금리, 환율, 판매량, 재고량, 주가 등 우리가 매일 접하고는 있지만 분석을 안 해봐서 낯설게 느껴지는 거라고 생각합니다. 엑셀에서 추세선 하나 그리는 것도 시계열 분석과 동떨어진 이야기가 아니에요. 시계열 분석을 배운다면, 요일별, 주별, 월별 예측을 더 정교화하는 게 어렵지 않습니다. 손으로 100시간 투자해야 하는 것을 모형 하나만 잘 만들어도 알아서 다 해주니까요. 본 강의에서 수강생 여러분이 직접 예측 모형을 구축하여 예측하실 수 있도록 차근 차근 도와드릴 예정입니다. 분석은 미지의 영역이라고 생각하셨던 분들! 맨땅에 헤딩하지 않도록, 제가 가이드가 되어 드리겠습니다. 저와 함께 시계열에 입문하여 미래를 보고 싶은 수강생 여러분을 기다리고 있겠습니다.

수강 대상

시계열을 깊이있게 공부해보려 했지만,
관련 자료가 너무 적어 막막하신 분

시계열 분석을 이론적으로는 공부해봤지만,
실전 적용에는 어려움을 느끼셨던 분

수강 신청하시기 전에 아래 사전 지식 리스트를 확인하세요!

ARIMA 모형을 들어본 적이 있다.

시계열 분석에 대해서 사전지식을 보유하고 있다.

금융 업계에서 3년 이상의 실무경험이 있다.

금융공학 분야를 공부한 경험이 있다.

본 캠프는 제시된 것과 같은 사전 지식을 가지고 있어야, 커리큘럼을 무리없이 이해할 수 있습니다. 리스트를 체크하시고, 2개 이상 yes라고 생각하시면 수강하셔도 좋습니다.

강의 난이도 및 기타 궁금한 점이 있으시면 언제든 연락하세요. 본 강의 담당인 이샘 매니저가 언제든 친절히 상담해드립니다.

수강 후기

실무에 적용한 예를 말씀드리면, 회사의 수익이나 비용 들을 중장기적으로 예측을 해야 하는 경우 시계열 분석을 통해 10년 치 데이터를 가지고 향후 3년 정도를 예측할 수 있어요. 이런 예측값을 월별로도 분석할 수 있고, 일별로도 분석을 할 수 있죠. 그렇게 분석을 하다 보면, 수익이 증가하는데 어떤 요인이 작용하는지 찾아낼 수 있고, 비용을 절감하는 요인들도 뽑아낼 수 있습니다. 이 모든 것을 시간적인 흐름과 연계하여 살펴볼 수 있죠. 이렇게 요인들을 추출하고 나면, 시나리오 별로 결과를 예측할 수 있습니다. 회사에서 어떠한 액션을 취했을 때 어떤 변화가 발생할지 미리 파악할 수 있죠. 제 업무는 이처럼 기관에서 어떤 전략을 만들어 이행했을 때 이것이 회사의 수익과 비용에 어떤 영향을 미치는지에 대해 분석하는 것인데, [ R을 활용한 시계열 예측모델링 CAMP ]에서 배운 내용들과 코드들이 도움이 많이 되었습니다.

커리큘럼

본 강의에서 사용되는 실습 데이터는 아래와 같습니다.

1) 금융: 골드만삭스 주가 및 거래량(종가기준) / 월마트주가 및 거래량(종가기준) / 국고채 3년물 금리(한국)
2) 판매량: 이커머스 온라인제품판매량 (5종)
3) 기타: 항공사승객수 / 미국주별 실업율 / retail 제품 생산량 및 판매량 / 뉴질랜드 환률 데이터 등

주차 강의 내용
Part 1. 시계열 데이터를 이해해보자.
1 시계열 분석을 시작하기 위한 기초다지기.
시계열 데이터 구조 및 특성 이해하기!
① 시계열의 정의
② 실제분석 사례를 통한 시계열 구조의 이해
R에서 시계열 분석을 하기 위한 데이터 분석 기초학습!
① R 및 R studio설치
② 데이터 불러오기 및 저장하기
③ R에서의 데이터 형식 파악하기
④ R project 만들기
⑤ R 기본 문법 익히기
2 그래프를 그려보며 시계열의 특징을 직관적으로 파악해보자.
R을 활용하여 시계열 데이터를 그려보자!
① R을 통해 시계열 그래프를 그려보고, 그래프 간 유사한 패턴 찾아보기
② 패턴을 통해 시계열의 특성을 이해하기
③ 시계열의 특성에 따른 분석방법 이해하기
Part 2. 예측모형의 원리를 이해하고 분석해보자.
3 예측모형의 원리를 이해해보자.
시계열 분석을 이해하기 위한 첫단계, 회귀분석!
① 회귀분석의 이해
② 회귀분석과 시계열 분석의 연관성과 차이점
③ R을 통한 회귀분석과 시계열분석 실습
대표적인 시계열 모형을 분석하여 보자!
① 대표적인 시계열 모형인 ARIMA, ARMA 모형 등에 대해 이해하기
② 분석에 필요한 시계열의 특징(White Noise, Random Walk 등)을 이해하기
③ 실업률, 환율 등의 데이터를 활용하여 R로 분석해보기
4 예측모형을 R로 구현하여 보자.
예측모형의 원리를 이해하고 R로 모델링 해보자!
① 머신러닝을 포함한 다양한 예측방법론의 이해
② 다양한 R패키지(forecasst, rpart, caret, nnet 등) 활용 방법 이해
③ 예측 모형을 만들기 위한 R에서의 함수 활용 방법 이해 (모델링 데이터 셋을 만드는 방법, 함수별 옵션에 대한 이해 등)
④ 기업부도율/판매량예측/재고예측 등 실제 사례들을 통해 시계열분석 이해도 향상
Part 3. 시계열 예측모형을 구현해보자.
5 전통적인 시계열 분석 방법으로 예측모형을 구현해보자.
실제 시계열 분석시 많이 활용되는 전통적인 분석 방법 이해하기!
① 전통적인 시계열 예측 모형을 통한 원리 및 방법론 이해
② 시계열 회귀분석의 이해
③ R을 활용한 이커머스 제품판매량 시계열, 금융사부도율데이터 시계열 회귀 분석 실습
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최신 분석방법을 이용하여 시계열 예측모형을 구현해보자.
자신만의 시계열 예측모형을 만들어보자!
① 전통적인 시계열 분석과의 차이점
② 여러개의 개별 모형을 합쳐, 더욱 정교한 하나의 예측모형 만들어보기
③ 자신의 데이터를 활용하여 최종 시계열 예측모형 완성하기

※ 강의에 쓰이는 모든 R코드, 데이터, 강의자료는 수강생들에게 제공됩니다.

수강료 안내

일반 등록가

120만 원

*CAMP 강의 할인가는 결제자에 한하여 적용됩니다. 강의 신청후 할인 날짜에 맞춰 결제를 완료해주세요!