파이썬으로 로보Adv. 개발

ㆍ AI가 부상한 배경에 대해 알아보고, 금융 분야의 AI 서비스와 로보 어드바이저를 파악합니다.

ㆍ 로보 어드바이저의 구성을 살펴보고 주요 라이브러리를 알아봄과 동시에 설치하는 방법을 배웁니다.

ㆍ Pykrx를 불러오고 주요 데이터 수집하는 방법을 배워 실습합니다.

ㆍ Dash를 불러오고 HTML이 무엇인지 이해하면서 Dash 화면을 구성합니다.

ㆍ 로보 어드바이저 구성법에 대해 파악하고 주요 라이브러리가 어떻게 로드되는지 프로토타이핑은 어떻게 구성되는지 알아봅니다.

ㆍ 주가와 관련된 주요 지표를 이해하고 주가 데이터 및 Statmodels를 활용한 시계열을 분석합니다.

ㆍ 머신러닝을 활용하여 주가 예측하는 방법을 살펴보고 분류 모형을 토대로 사이킷런을 실습합니다.

ㆍ 인공신경망과 딥러닝의 개념을 학습하고 Tensorflow를 설치하여 활용하는 법을 배웁니다.

ㆍ 딥러닝을 통한 주가 예측법을 알아보고 딥러닝을 튜닝하여 분류 모형 성능을 비교합니다.

ㆍ 주가의 움직임을 잘 관찰하고 그 속에서 연관 규칙을 찾아 주가 패턴을 발견합니다.

ㆍ 주식의 특성을 나타내는 지표를 바탕으로 비슷한 유형의 주식들을 묶어서 파악하고 클러스터링 기법을 통해 주가 데이터에 적용합니다.

ㆍ 예측 결과 시각화를 수행하고 작업 스케쥴러로 실행 예약하는 법을 배우며, 배치 방식으로 파이썬을 실행합니다.

ㆍ 주가를 예측하는 작업 스케쥴러로 자동화 활용 배치를 실행해 보고 향후 전망에 대해 알아봅니다.