[ 파이썬 실습 ] 금융 머신 러닝 이론 과 맞춤 형 투자 시스템 구축 - Insight Campus 
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 [ 파이썬 실습 ] 금융 머신 러닝 이론 과 맞춤 형 투자 시스템 구축 
 James Kim 강의 교수 님 , 이대형 강의 교수 님 
 금융 데이터 사이언스 / 금융 데이터 사이언스 마감 / 금융 IT / 인기 메인 강의 / 준비 중 / 파이썬 과정 / 핀테크 과정 / 
 강의수 : 총 24 시간 
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 본 동영상 은 웹 사이트 로 구현 된 머신 러닝 을 적용 한 투자 분석 시스템 입니다 . 
 * 본 동영상 은 강의 교수 님 이 직접 구현 한 실제 웹 사이트 입니다 . 
 교수 님 인터뷰 보 러 가 기 
 본 강의 의 목적 은 파이썬 및 각종 공개 오픈 소스 툴 들 을 활용 한 다양 한 실습 을 통해 , 수강 자 가 스스로 머신 러닝 관련 시스템 을 구축 할 수 있 는 능력 을 갖 도록 하 는 것 입니다 . 
 본 강의 를 통해 머신 러닝 의 기본 적 인 개념 뿐 만 아니 라 실제 적 으로 각자 의 업무 에 어떻 게 머신 러닝 을 적용 할지 실제 적 인 아이디어 를 얻 어 가 시 기 바랍니다 ! 
 강의 는 금융 에 특화 된 투자 시스템 구축 과 실습 + 머신 러닝 학습 으로 구성 되 어 있 습니다 . 
 먼저 시스템 구축 에 필요 한 인프라 세팅 즉 시스템 구축 에 필요 한 내용 을 먼저 학습 합니다 . 기본 적 인 금융 투자 시스템 구현 에 필요 한 ( 리눅스 , MySQL 및 데이터베이스 ) 를 학습 합니다 . 그 이후 시스템 에 적용 한 기계 학습 ( 머신 러닝 ) 이론 을 실습 과 함께 학습 합니다 . 
 James Kim 강의 교수 님 ​ 
 금융 투자 / 경제 분석 전문가 
 前 삼성증권 / 현대 자동차 / 기타 중견 기업 경영 관리 및 투자 정보 시스템 개발 
 파이썬 / Django 기반 금융 투자 시스템 개발 
 파이썬 오픈 소스 전자 상거래 / ERP 시스템 개발 
 딥 러닝 과 강화 학습 을 투자 에 접목 시키 는 투자 시스템 개발 중 
 前 WW 자산운용 CIO 
 前 한국 투자 공사 Deputy CIO / 대체 투자 실장 
 University of Pittsburgh , Finance 박사 
 스스로 금융 투자 시스템 을 개발 및 구현 하 기 원 하 는 분 
 투자 또는 금융 데이터 분석 에 머신 러닝 을 적용 해 보 고 싶 은 분 
 머신 러닝 을 이론 부터 실습 까지 차근 차근 배워 보 고 싶 으신 분 들 
 커리큘럼 다운로드 
 Part 1 . 투자 시스템 구축 및 실습 
 리눅스 를 통한 인프라 구축 에서부터 금융 투자 시스템 구축 에 꼭 필요 한 웹 크롤링 / 스 크 래핑 기법 과 파이썬 라이브러리 를 실습 합니다 . 머신 러닝 의 개념 을 실질 적 으로 금융 실무 에 어떻게 적용 해야 할 수 있 을지 실무 적 아이디어 ( 머신 러닝 을 활용 한 종목 추천 등 ) 를 얻 는 좋 은 기회 가 될 수 있 습니다 . 
 1 장 | 투자 시스템 을 위한 리눅스 시스템 구축 및 실습 
 1 - 1 . 리눅스 설치 ( centOS , Ubuntu ) 
 1 - 2 . 시스템 관리 ( 파일 시스템 , 사용 자 등 ) 
 1 - 3 . 보안 관리 
 1 - 4 . 기타 주요 기능 
 * 일반 웹 서비스 의 70 % 이상 이 사용 할 만큼 기능 도 안정 성 도 증명 된 오픈 소스 리눅스 , 안정 적 인 무료 시스템 을 마음껏 활용 하 고 확장 가능 성 도 넓히 세요 . 
 2 장 | 금융 데이터 수집 을 위한 웹 크롤링 / 스 크 래핑 기법 
 2 - 1 . 웹 크롤링 / 스 크 래핑 기법 학습 
 2 - 2 . 증권 / 금융 관련 여러 사이트 를 통해 양질 의 데이터 수집 실습 
 * 웹 크롤링 과 스 크 래핑 기법 을 활용 하 여 각종 증권 금융 관련 데이터 를 무료 로 얻 을 수 있 습니다 . 
 * 몇 가지 시각화 기법 만 더 얻 어 가 시 면 한눈 에 인사이트 를 얻 을 만 한 그래프 도 만드실 수 있 어요 . 
 3 장 | MySQL 설치 및 데이터 베이스 관리 실습 
 3 - 1 . 금융 데이터베이스 시스템 구축 및 사용 / 관리 
 3 - 2 . MySQL / MongoDB 
 3 - 3 . 금융 데이터 수집 과 관리 자동 화 방법 
 * 데이터베이스 를 통해 데이터 를 축적 하 여 여러 방도 로 활용 가능 합니다 . 
 * 그때 마다 대량 의 데이터 를 크롤링 할 필요 가 없 으니 시간 도 단축 되 고 본인 데이터 로 활용 / 분석 / 가공 이 가능 합니다 . 
 4 장 | 금융 머신 러닝 관련 파이썬 라이브러리 / 프로그램 실습 
 4 - 1 . 머신 러닝 관련 모듈 ( Pandas / Numpy / Scikit - learn / Matplotlib ) 
 4 - 2 . 투자 시스템 에 특화 된 머신 러닝 알고리즘 예제 리뷰 
 * 금융 머신 러닝 이론 과 시스템 을 접목 하 여 머신 러닝 기법 으로 추천 주가 종목 을 뽑 아 볼 수 있 습니다 . 
 * 최근 거래일 종가 까지 반영 된 머신 러닝 프로그램 에 의해 선별 된 종목 리스트 를 받 아 보 세요 . 
 5 강 | 금융 투자 시스템 웹 사이트 구축 맛보기 ( Django 활용 ) 
 5 - 1 . Django 기초 및 웹 서버 구축 
 5 - 2 . 웹 서버 와 데이터베이스 연동 
 * 이제 까지 배운 내용 을 로컬 뿐 만 이 아니 라 어떻게 웹 상 에서 구현 하 실 수 있 는지 알려 드립니다 ! 
 Part 2 . 금융인 을 위한 머신 러닝 
 금융 투자 시스템 구축 에 적용 할 머신 러닝 주요 개념 인 지도 학습 과 비지 도 학습 에 대한 이론 을 주가 데이터 중심 으로 학습 합니다 . 
 6 - 1 . Linear Regression 선형 회귀분석 
 – Overfit ( 과 학습 ) 과 Cross validation 
 – Fama - French 모형 실습 
 6 - 2 . Logistic Regression 주가 예측 
 6 - 3 . SVM Regression 주가 예측 
 7 - 3 . Random forest 를 이용 한 종목 분류 
 7 - 4 . KNN 을 이용 한 종목 분류 
 7 - 5 . SVM 을 이용 한 종목 분류 및 주가 예측 
 7 - 6 . Ensemble , bagging , boosting 을 이용 한 성과 개선 
 8 장 | Machine Learning / Unsupervised learning ( 비지 도 학습 ) 
 8 - 1 . K - means 을 이용 한 포트폴리오 구성 
 8 - 2 . PCA 와 AUTO Encoder 를 이용 한 종목 특성 추출 
 8 - 3 . HMM 을 이용 한 Regime 변화 감지 
 9 장 | Sentiment 분석 을 이용 한 주식 투자 
 9 - 1 . 텍스트 수집 및 처리 
 9 - 2 . Sentiment 분석 ( 감성 분석 ) 
 9 - 3 . Sentiment Signal 을 이용 한 주가 예측 
 9 - 4 . DeepLearning 맛보 기 
 실습 . LSTM 을 이용 한 주가 예측 
 학습 과정 에서 머신 러닝 의 주요 개념 인 지도 학습 과 비지 도 학습 에 대한 이론 과 실습 을 통해 프로그램 기법 과 알고리즘 을 배움 으로써 금융 투자 웹 서비스 가 가능 한 시스템 을 구축 하 는 기본 적 인 기법 을 터득 하 게 됩니다 . 
 먼저 지도 학습 ( Supervised learning ) 이 란 , 특정 input 에 대해 “ 정답 ( label ) ” output 이 있 는 데이터 셋 이 주어지 는 경우 를 말 합니다 . 프로그램 은 이 정보 로부터 input 과 output 의 관계 를 유추 하 게 됩니다 . 대다수 의 머신 러닝 의 문제 는 이 형태 를 띱니다 . 지도 학습 의 세부 분류 로 는 “ 회귀분석 ( regression ) ” 과 “ 분류 ( classification ) ” 가 있 습니다 . 
 반면 비지 도 학습 ( Unsupervised learning ) 은 “ 정답 ( label ) ” output 을 제공 하 는 데이터 셋 이 없 는 문제 입니다 . 따라서 예측 결과 에 대한 feedback 이 없 습니다 . 다시 말 해 , 잘 못 된 예측 을 하 더라도 교정 해 줄 “ 선생 님 ” 이 없 습니다 . 이 경우 에 는 가지 고 있 는 데이터 의 변수 들 간 의 관계 에 기반 한 클러스터 링 기법 으로 어떤 구조 를 도출 해냅니다 . 
 오전 10 시 - 오후 1 시 / 일 3 시간 
 서울시 강남구 삼성동 35 - 15 나라 빌딩 1 층 인사이트 캠퍼스 제 1 강의 장 
 선정릉 역 ( 9 호 선 / 분당선 ) 2 번 출구 3 분 거리 
 ** 3 기 에서 시수 변경 으로 2 기 의 가격 에서 조정 되 었 습니다 . 
 – 모집 기간 : 6 / 16 ( 월 ) 까지 
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