마감되었습니다.

파이썬을 통한 금융데이터
수집, 분석 및 자동화 CAMP

파이썬금융데이터동영상제공17기

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1,100,000 원

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출시알림을 신청해주세요.

일정

2019년 6월 23일 ~ 7월 28일
매주 일요일 13:00 – 18:00

준비물

필기구, 개인노트북

담당자

홍일호 매니저
02-501-6816
help-fin@fastcampus.co.kr

前 증권사 IT 센터 팀장에게 직접 배우는 금융 빅데이터 수집·분석 자동화.

금융 시장/상품의 이해부터 금융 통계와 데이터 사이언스 파이썬 프로그래밍 까지 모두 배워 데이터 기반의 의사결정 방법을 습득합니다. 또한 파이썬 기초 온라인 강의 + 강사님이 운영하는 단톡방 + 페이스북 그룹까지 모두 제공되는 유일무이한 코스입니다!

기간

6주

난이도

입문

30시간

6주 후,
직접 만들어 낼 결과물

팩터 기반 투자 종목 발굴
상장종목 전체에 대해 팩터 데이터를 수집하고 여러 조건으로 필터링하여 투자 우선순위 종목 20개를 추출한 결과물

공시 이벤트와 가격변동 추적
전자공시에서 특정 이벤트(제3자 유상증자 공시) 전후 7일간의 가격 데이터를 관찰하여 특정 조건에 해당하는 종목을 찾아낸 결과물

공모가 대비 신규상장 당일 가격변화
공모가 데이터와 신규 상장 일자 데이터를 수집하여, 공모가 대비 신규상장 후 가격 변화의 분포를 섹터별로 분포를 관찰하고 통계치를 추출한 결과물

금융 빅데이터 활용,
왜 지금 당장?

금융은 곧 숫자놀음,
빅데이터 활용 가치가 가장 높은 산업

“4차 산업혁명 시대에서 금융업계에 가장 중요한 것은… 금융 빅데이터 활용…” 새로움이라곤 전혀 없는 클리셰 같지만, 그만큼 금융 빅데이터의 수집과 분석이 투자와 관련 업무에서 필수적이라는 사회적 총의 형성의 의미이기도 합니다. 빅데이터에서 50% 이상*을 차지하는 금융 데이터는 높은 정확도로 인해 타 데이터에 비해 활용가치가 압도적입니다. ICT, 유통업, 보건의료 등 타 산업과 융합되어 활용되고 있고, 데이터 솔루션, 데이터 컨설팅 등 수많은 업종이 금융데이터를 이용해 발달하고 있기 때문입니다.
*(14, Aite Group)

하지만, 금융 데이터 수집/분석 능력은
양극화 되고 있는 상황.

이렇게 금융 빅데이터 활용의 중요성이 부각되고 있음에도, 금융 데이터를 활용하는 능력은 양극화되고 있습니다. 다양한 빅데이터 분석 방법론이 늘어나고 있는 상황에서, 기술 친화적인 사람들은 프로그래밍 언어를 통해 다른 사람들보다 더 빨리, 더 효율적으로 수집하고 분석하여 투자와 업무에 활용하고 있습니다. 반면, 프로그래밍에 익숙치 못한 사람들은 그저, 남이 주는, 남들 다 본, 찌거기와도 같은 데이터만을 울며 겨자먹기로 이용하는 상황이죠.

중요성을 누가 모르나…?
문제는 금융 데이터 분석의 진입장벽.

금융업계에 종사하고 있거나, 개인 투자를 진행하고 계시다면, 상술한 금융 데이터 활용의 중요성은 모를리 없으실 겁니다. 또 유튜브 혹은 인터넷 강의를 활용해 독학을 해보셨을 수도 있습니다. 하지만 절대 쉽지 않죠. ‘파이썬’이 아무리 쉽다지만, 학창시절의 말랑말랑한 두뇌가 아닌 만큼 혼자서는 어렵습니다. 금융 빅데이터를 제대로 활용하려면, 금융권에서 데이터 분석을 업으로 삼은 전문가에게 직접 배우고, 다양한 학습 자료를 통해 자습을 해볼 수 있어야 합니다. 패스트캠퍼스의 [파이썬을 통한 금융데이터 수집, 분석 자동화 CAMP]는 바로 이러한 어려움 때문에 기획되었습니다.

코스소개

POINT 1

前 증권사 IT 센터 팀장에게 직접 전수받는 금융 데이터 활용 능력.

본 코스의 강사인 이승준 대표는, 대기업의 소프트웨어 연구원으로 시작해, 소프트웨어 기업 대표, KB증권 IT 센터 팀장을 거쳐 현재 금융 데이터 활용 서비스를 제공하는 스타트업의 대표로 재직하고 있습니다. 금융권 데이터 분석계의 최고의 전문가에게 기초부터 직접 배울 수 있는 둘도 없는 기회를 놓치지 마세요.

POINT 2

금융 데이터 수집, 분석, 리포트 자동화의 전 과정을 한번에.

어느 사이트에서 어떤 유형의 데이터를 가져오는 것이 효과적인지, 가져온 데이터가 왜 중요한지를 자세히 알려드립니다. 또한, 수집한 데이터를 시각화하여 나의 투자/업무에 바로 반영하는 방법을 알려줍니다. 최종적으로 이메일 또는 메신저에 자동으로 리포팅을 받을 수 있게 설정 가능합니다.

POINT 3

데이터 분석 / 통계 / 프로그래밍을 동시에.

데이터 분석을 위해서는 반드시 통계지식이 있어야 하며, 데이터 시각화를 위해서는 기초 프로그래밍 지식이 필요합니다. 기초 기술 통계와 초보자도 쉽게 배울 수 있는 파이썬을 활용해 코딩을 차근차근 배웁니다. 유일무이한 커리큘럼을 통해 나만의 데이터 분석 환경과 금융 투자 전략을 운용할 수 있는 탄탄한 기반을 만들어 가세요.

POINT 4

강사님의 철저한 피드백과 커뮤니케이션까지.

강사님의 철저한 관리방식으로 금융 데이터 분석을 처음 공부하시는 분들도 완벽하게 이해하고 넘어갈 수 있도록 도와드립니다. 강의 중간에 언제든지 질문을 하시면 강사님이 답해드립니다. 또한, 온라인에서도 카카오톡 채팅방+ 페이스북 페이지를 이용해 자유롭게 논의를 하면서 궁금한 점을 풀어가세요.

강사소개

이승준 대표
FinanceData.KR

이승준님은 LG소프트 연구원을 시작으로 스타트업과 KB증권 IT센터까지 IT 실무 경력 23년 이상의 베테랑입니다.
현재, 금융투자를 위한 도구개발과 서비스를 제공하는 FinanceData.KR의 대표로 일하며, 패스트캠퍼스와 금융 데이터 분석과 수집 자동화 강의, 파이썬을 활용한 전자공시 분석 자동화 강의를 4년째 진행하고 있습니다. 파이콘 2014, 2018에서 “파이썬+금융”을 주제로 연사로 서기도 했습니다.

· 2017~ FinanceData.KR 대표
· 2009~2016 KB증권 IT센터, 팀장
· 1998~2008 일래스틱웨어, 대표
· 1995~1997 쌍용정보통신 시스템연구소, 연구원
· 1993~1994 LG소프트, 연구원

강사인터뷰

안녕하세요, 이승준 대표님 간단한 소개 부탁드립니다.

안녕하세요? 반갑습니다. FinanceData.KR 대표 이승준입니다. 현재는 주로 컨설팅과 금융 서비스 준비를 하고 있습니다. 저의 경력을 간략히 소개해 드리면 LG 소프트를 입사를 시작으로 사회생활을 시작했고요. 유서가 깊은 개발자 잡지 ‘마이크로소프트웨어’ 필자로도 꽤 오래 활약했습니다. 벤처를 창업해서 10년 넘게 금융 분야의 SW솔루션을 개발하는 회사를 운영했죠.
이후 KB증권 IT 센터에서 9년 정도 일했습니다. 요약하자면 ‘금융’+’IT’ 영역에서 20년을 훌쩍 넘겨 일을 해오고 있네요. 이렇게 경력을 쌓으면서 자연스럽게 금융 데이터 분석에 관심을 가지게 되었습니다.

수업을 꼭 들었으면 하는 대상이 있을까요?

이 강의를 통해 가장 높은 효용을 얻어 가실 분들은 금융회사에 근무하시는 분들과 개인 투자자분 일 것 같습니다.
데이터를 수집하고 분석하는 일은 사실 거의 모든 사무직 종사자들이 하는 일이며, 데이터 자체와 데이터 분석에 대한 중요성은 시간이 지날수록 커지고 있습니다. 앞으로 코딩을 이용해 데이터를 수집/분석하고, 의사결정을 내리는데 사용하는 능력은 어학보다도 훨씬 중요한 실질적인 경쟁력이 될 것이라고 생각합니다.
데이터 수집/분석뿐만 아니라 자동화에도 관심을 가질만합니다. 저도 증권사 출신이지만, 사실 금융회사에 계신 분들의 상당수가 ‘엑셀 노가다’라고 표현하는 단순 반복 작업에 의외로 시간을 많이 사용하죠. 엑셀의 한계를 느낀다면 파이썬 데이터 분석을 권해 드립니다. ‘엑셀 노가다’의 상당 부분을 대체하고 자동화할 수 있습니다.
또 개인 투자자분들의 경우, HTS와 웹사이트에서 제공하는 기능과 정보는 넘쳐나지만, 그것만으로 자신의 투자 아이디어를 검증하고 지속적으로 발전시키기는 쉽지 않죠. 본인이 직접 데이터를 다루게 되면 지속적으로 자신의 로직을 검증하고 개선할 수 있는 기회가 훨씬 많아지게 될 것입니다.

수업을 듣기 위해 기본적으로 갖춰야 하는 수준에 대해서도 말씀해주시면 감사하겠습니다.

이 수업을 레고 ‘빌딩 블럭’으로 표현하고 싶습니다.
본 과정은 기초부터 하나씩 차근차근 진행하는 그런 수업은 아닙니다.
그것보다는 강의가 끝나고 실전에 바로 써먹을 만한 수준의 내용을 전달하고, 바로 활용할 수 있는 코드 “블럭”들을 제공하는 것이 목표입니다. 직접 데이터를 수집하고 다루고 싶은 분에게 필요한 기본 블럭을 제공하는 것이 목표 중 하나입니다. 어떻게 조립해서 사용할지는 개개인의 아이디어에 따라 달라지겠죠.
numpy, pandas와 같은 파이썬 라이브러리 기본과 금융 통계 등 이론을 알려드리지만, 실질적으로 이론보다는 실제 금융 투자 영역에서 사용할 만한 수준의 코드들을 주로 다룹니다.
물론 파이썬 프로그래밍 언어를 어떻게 정리할지 가이드를 드리지만, 수강 전에 파이썬의 기초를 어느 정도 알고 계신 것이 좋습니다. 대략 약 2주 정도 이상 파이썬을 공부하셨다면 수강이 가능합니다. 또한 엑셀, HTML, 유닉스에 대한 사전 지식이 있다면 더욱 좋습니다. 추가로 금융 투자(특히 주식투자) 경험이 있으면 좋으나 필수적인 것은 아닙니다.

마지막으로 수업을 들으시려는 분들에게 한 말씀 부탁드립니다.

앞서도 말씀드렸지만, 본 과정이 기본기부터 다루지만 완전 기초 과정은 아닙니다. “금융 데이터 수집과 분석 자동화”에 무엇이 필요한지 전반을 정리하고, 실전에 사용할 만한 수준의 ‘빌딩 블럭’을 갖추는 수업이라고 보는 것이 좋겠습니다.
수업에 참여하시는 분들이 금융 데이터나 증권에 경험이 없다고 가정하고 진행합니다. 다만 실제 데이터와 실행 가능한 코드를 제시하면서 진행하기 때문에 파이썬에 대한 기초적인 이해는 필요합니다. 파이썬 언어 기초를 알고 계신다면 충분히 수강이 가능합니다.
‘데이터 분석’은 이제 거의 모든 산업 영역에서 핵심으로 자리 잡았습니다. 학력, 스펙, 회사의 규모가 경쟁력이 되는 시대는 저물고 있죠. 실제 문제 해결 능력, 데이터를 다루는 능력, 코딩 능력을 갖춰야만 경쟁력 되는 시대로 진입하고 있습니다.

추천대상

대량의 금융 데이터로부터 인사이트를 얻고 싶은 금융권 종사자

데이터 분석의 결과를 이용해 시장 수익률을 앞지르는 기반을 만들고 싶은 투자자

금융과 관련된 빅데이터를 활용해 다양한 분야에 응용하고 싶은 모든 분

수강생후기

★★★★★
야탐 수강생

인상 깊었던 점은 데이터 크롤링에만 멈추지 않고 클라우드 환경 사용법, 다양한 금융 사이트의 크롤링방법, 머신러닝, 알고리즘트레이딩, 자동매매시스템, 요즘 핫이슈가 되는 비트코인, 그리고 금융데이터 분석까지 이르는 다양한 팁 및 이론에 대해서 소개를 해준다는 점입니다.

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★★★★★
증권사 PB 소속 수강생

증권사 PB로 근무하며, 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.

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★★★★★
이수현 수강생

금융 데이터에 대하여 관심이 있고, 웹에 있는 자료들을 수집하는 반복 업무에 대해 자동화하고 싶은 분들에게 추천하고 싶습니다. 매일 아침 30분 이상을 수작업으로 하는 부분을 신경을 쓰지 않고 모니터링 업무나 기사 하나라도 더 챙겨 볼 수 있게 되어서 만족하고 있네요.

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★★★★★
4기 수강생

데이터 분석 노하우와 유용한 사이트를 알게되어 좋았다.

★★★★★
8기 수강생

훌륭한 커리큘럼과 커뮤니케이션. 수업시간 및 그외에도 많은 도움을 주셨습니다.

★★★★★
8기 수강생

유일무이한 컨텐츠, 쉽고 직관적인 내용. 강의록이 잘 되어 있어서 예습복습이 편리했습니다.

★★★★
8기 수강생

파이썬의 기본과 크롤링을 학습하고 자료를 받을 수 있어서 좋았습니다. 다양한 자료와 웹사이트를 알 수 있어 새로운 세계를 보았습니다.

★★★★☆
11기 수강생

PYTHON 의 전반적인 내용을 다 다룸

★★★★☆
11기 수강생

다양하고 실용적인 TIP과 내용

★★★★★
11기 수강생

이 분야의 최고의 강사, 이 강의를 들을 수 있어 행운이었음

★★★★★
11기 수강생

질 높은 코드와 일목요연하게 잘 정리된 자료

★★★★★
12기 수강생

웹 데이터 크롤링, 금융, 통계, 자동화 등 다양한 영역에 전체적으로 개념을 잡을 수 있었음. 강의 전반적인 내용 하나하나 실습 예제가 준비되어 있어 실행할 수 있는 체계가 좋았음

★★★★☆
12기 수강생

폭넓은 주제, 실제 활용도 높은 내용, 적극적 지원

★★★★★
12기 수강생

금융 데이터 수집에 관한한 국내의 유일무이한 강의라 생각함.

★★★★
12기 수강생

금융과 자동화가 필요하지 않은 사람들 이외에는 모두 다 유용함

★★★★
14기 수강생

강의내용에서 깊이 다루지 않았던 다른 참고자료도 많아서 이후에 학습할 때 도움이 될 것 같습니다. 금융 데이터 외의 분야에서도 활용가능한 내용들을 많이 알려주셔서 유익했던 것 같습니다.

★★★★
14기 수강생

좋은 내용이고 실전적인 주제들을 다루나, Hands-on으로 하는 강의가 아니라 따로 스터디를 해야한다.

커리큘럼

Course Object
데이터 기반 의사결정을 위한, 개인용 파이낸스 DB구축

① 파이썬 데이터 분석 환경 만들기

  • 오리엔테이션
  • 파이썬 데이터 분석 환경 만들기 (Anaconda, 구글 Colab)
  • 금융 데이터를 위한 파이썬 프로그래밍 언어 핵심
  • 주피터 노트북 활용 (데이터 수집에서 프리젠테이션까지)
  • 증권분석 개요: 기본분석, 기술분석, 정서분석
  • 데이터 크롤링(1) –  크롬 개발자 도구 + BeautifulSoup, requests

② 파이썬 주요 라이브러리 + 금융 통계학

  • 금융 데이터를 위한 NumPy 기본, 인덱싱/슬라이싱
  • pandas 시계열 데이터 분석
  • pandas 데이터 분석, 병합, 피벗
  • 금융 통계학 개요: 수익률, 기댓값, 분산, 표준편차
  • 확률분포와 상관계수와 베타, 회귀분석
  • 데이터 크롤링(2) – JSON 다루기, 한글 인코딩

③ 마켓 데이터의 크롤링 (1) - 국내 데이터

  • 한국거래소(KRX): 상장법인목록, 시총순위, 종목검색기, 시세데이터
  • 한국은행 OpenAPI, 금감원 전자공시 OpenAPI
  • 네이버 파이낸스: 전종목 재무제표 / 시세 / 부가정보, 종목검색상위
  • 채권수익률: 한신평, 금투협
  • 시가총액 데이터 분석, 섹터 분석
  • 데이터 크롤링(3) – 셀레니움과 브라우저 자동화

④ 마켓 데이터의 크롤링 (2) - 해외 데이터

  • 종목 티커와 종목코드: NYSE, DASDAQ, S&P500
  • 세인트루이스 연준 경제 데이터(FRED)
  • 개별 종목 10년 PER, PBR
  • 국가별 주요 지수, 외환, 원자재, 종목, 상품, ETF 가격 데이터
  • 오픈소스 FinanceDataReader 사용하기,구성 살펴보기
  • S&P500 종목, 투자 팩터 데이터 수집과 분석

⑤ 비정형 데이터, 뉴스 텍스트 마이닝

  • 비정형 데이터 다루기 (텍스트 처리, 추출, 정규식, 테이블 다루기)
  • 경제/증권 뉴스 텍스트 수집, 본문 추출
  • 텍스트 마이닝 주요 주제 (TF-IDF, 유사도, LSI) 살펴보기
  • 자연어 처리 (NLTK), 한국어 형태소 분석 (KoNLPy)
  • Word Embedding, 경제 뉴스 워드 클라우드 만들기
  • 뉴스 텍스트 마이닝과 섹터 키워드 분석

⑥ 기술적 분석과 자동화

  • matplotlib 이동평균선 분석, 매매 시그널 생성
  • 다양한 지표 만들기: 모멘텀, 볼린저밴드, MACD, RSI, OBV, 일목균형표
  • 백테스트와 전략 수익률 시뮬레이션
  • 엑셀 다루기와 자동화
  • 서식 리포트 생성, 이메일 보내기, 첨부 파일
  • 주기적 실행 (crontab, schtask)
  • 메신저 알림 (텔레그램 전자공시 모니터링)
  • 셀레니움과 브라우저 자동화
  • 미니 프로젝트 발표와 공유
  • 특강: 강의외 주제 특강(예: 머신러닝, 시스템 트레이딩)+토론

대학/대학원생
특별 할인 프로모션

대학생/대학원생의 경우 30% 특별 할인을 제공하고 있습니다. 수강신청 페이지에서 대학/대학원생 여부를 체크하고 재학증명서를 첨부해주세요. 별도의 결제페이지를 보내드릴 예정입니다.

강의장안내

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강남역 4번 출구 바로 앞

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오직 멤버들만을 위한 비공개 스터디클럽, 네트워킹행사, 세미나 등 비정기적 행사에 모실 예정입니다.