트랙 설명

재무 기초 in Python

데이터 기반 재무 의사결정을 내리는 데 필요한 재무와 Python 기초를 배우세요. 사전 코딩 경험은 필요하지 않습니다. 이 트랙에서는 데이터 유형, 리스트, 배열, 그리고 화폐의 시간 가치를 학습한 다음, 시계열 데이터를 활용해 지수 성과를 평가하는 방법을 익히게 됩니다. 트랙 전반에 걸쳐 pandas, NumPy, statsmodels, pyfolio를 비롯한 인기 있는 Python 패키지를 사용하며, Excel 파일과 웹을 포함한 다양한 소스에서 금융 데이터를 가져오고 관리하는 방법을 배우게 됩니다. 실습을 통해 NASDAQ 주식 데이터, AMEX, 투자 포트폴리오, S&P 100의 데이터 등 실제 데이터를 다루며 새로 익힌 기술을 강화하게 됩니다. 트랙을 마치면 Python을 사용해 금융 세계를 탐색할 준비가 되어 있을 것입니다. 투자 포트폴리오를 다루고, 위험 지표를 계산하며, 위험과 수익을 기반으로 최적의 포트폴리오를 계산하는 방법을 배우게 됩니다.

선수 과목

이 트랙에는 선수 조건이 없습니다

강의
1
Finance를 위한 Python 입문
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파이썬 기술을 습득하여 금융 커리어를 한 단계 업그레이드하세요. 금융 분석을 마스터하기 위해 리스트, 배열 및 데이터 시각화 작업 방법을 익히세요.
파이썬 기술을 습득하여 금융 커리어를 한 단계 업그레이드하세요. 금융 분석을 마스터하기 위해 리스트, 배열 및 데이터 시각화 작업 방법을 익히세요.
강의
2
금융을 위한 중급 Python
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금융을 위한 Python 역량을 확장하세요. datetime, if문, DataFrame 등 핵심 기능을 익혀 더 깊이 있는 분석을 수행합니다.
금융을 위한 Python 역량을 확장하세요. datetime, if문, DataFrame 등 핵심 기능을 익혀 더 깊이 있는 분석을 수행합니다.
강의
3
Python으로 배우는 금융 기초
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Python과 NumPy로 가장 기본적인 금융 개념을 학습하세요.
Python과 NumPy로 가장 기본적인 금융 개념을 학습하세요.
강의
4
Python으로 시계열 데이터 다루기
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이 강의에서는 시계열 데이터 작업의 기본을 배웁니다.
이 강의에서는 시계열 데이터 작업의 기본을 배웁니다.
강의
5
Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
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이 코스에서는 다양한 도구와 소스를 활용해 Python에서 금융 데이터를 불러오고 관리하는 방법을 학습합니다.
이 코스에서는 다양한 도구와 소스를 활용해 Python에서 금융 데이터를 불러오고 관리하는 방법을 학습합니다.
강의
6
Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문
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의미 있는 위험·성과 지표 계산법과 원하는 위험–수익 균형에 맞춘 최적 포트폴리오 구성 방법을 학습합니다.
의미 있는 위험·성과 지표 계산법과 원하는 위험–수익 균형에 맞춘 최적 포트폴리오 구성 방법을 학습합니다.
프로젝트
보너스
Analyze Your Stock Portfolio for Risks and Returns
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Use mean-variance optimization to find optimal portfolio weights and then check how well they would have performed.
Use mean-variance optimization to find optimal portfolio weights and then check how well they would have performed.