가. Python과 머신러닝을 활용한 금융 시장 자료 분석 및 예측
나. 시계열자료 정의 이해
다. 시각화 기법 이해
라. 다변수 선형회귀
마. 주식 가격 추세 분석
바. 선형회귀 모델을 이용한 베타 계산
사. Sharp 비율 이해 및 계산
아. 포트폴리오 최적화
자. OpenAI LLM API를 이용한 금융 자문모델 구축
가. 파이썬 기초 문법
나. pandas 문법
다. 가설검정 이론
라. t-test
마. 분산분석
바. 회귀분석
가. 데이터 과학의 기본 개념 소개
나. Apache Spark 활용 방법 이해
다. Spark-SQL 이용 데이터 분석
라. 시각화를 통한 데이터의 표현 방법
마. 전처리 완료된 데이터를 적용할 머신 러닝 적용 방법 이해
가. 파이썬 기본 문법 이해하기
나. 웹 스크래핑 개념 이해하기
다. 데이터 수집과 저장하기
라. 데이터 분석/저장/시각화 하기
