After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
이 과정에서는 시계열 데이터를 다루는 기본 방법을 배웁니다. 시계열 데이터는 날짜나 시간 순서로 인덱싱된 데이터입니다. Pandas에 내장된 메서드를 활용해 이 인덱스를 다루는 방법을 학습합니다. 또한 시계열의 빈도를 변경하기 위한 리샘플링 방법도 배웁니다. 롤링 값과 누적 값을 계산하는 방법도 다루며, 마지막으로 실제 주식 데이터를 활용해 시가총액 가중 주가 지수를 직접 만들어 봅니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
Pandas로 시계열 데이터 다루기
이 챕터에서는 Pandas가 날짜를 표현하는 방식, 특히 DateTimeIndex를 통해 제공되는 강력한 시계열 기능을 활용하기 위한 기초를 다집니다. 날짜 정보와 시계열을 생성하고 조작하는 방법, 그리고 시간 인식 DataFrame으로 데이터를 시간 축으로 이동하거나 특정 기간의 수익률을 계산하는 방법을 배웁니다.
2
시계열 기본 지표와 리샘플링
이 챕터에서는 pandas DateTimeIndex를 통해 제공되는 핵심 시계열 기능을 더 깊이 살펴봅니다. 리샘플링 개념을 소개하고, 시작 시점을 정규화하여 서로 다른 시계열을 비교하는 방법을 학습합니다.
3
윈도우 함수: 롤링 및 확장 지표
이 챕터에서는 윈도우 함수를 사용해 롤링 윈도우와 확장 윈도우 모두에서 시계열 지표를 계산하는 방법을 배웁니다.
4
모든 개념 통합: 시가총액 가중 지수 만들기
이 챕터에서는 앞서 배운 개념들을 종합하여 시가총액 가중 지수를 만드는 방법을 학습합니다. 주식 거래소 상장 데이터에 포함된 시가총액 정보를 활용해 가중치를 계산하고, 2016년 주가 데이터를 적용합니다. 이후 생성한 지수의 성과를 벤치마크와 비교하여 평가합니다.
Python으로 시계열 데이터 다루기
코스
완료
