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	위키북스 데이터 사이언스(총56건) 실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓) 파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓) 실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 : 텐서플로와 케라스를 활용한 머신러닝 기반 이미지 처리 완벽 가이드     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝     34,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지     27,000원 (10%↓) 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 : 파이썬 코드와 캐글 데이터셋으로 실습하는     34,200원 (10%↓) 모두를 위한 메타러닝 : PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기     23,400원 (10%↓) 파이썬 웹 스크레이핑 완벽 가이드 : 파이썬 기초문법부터 스트림릿을 이용한 웹 앱 제작과 카카오 API 활용까지     28,800원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축     25,200원 (10%↓) 차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지     28,800원 (10%↓) 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습     25,200원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 : 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는     36,000원 (10%↓) 파이썬을 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 : 파이토치와 케라스를 활용한 인공지능 퀀트 투자 시스템     27,000원 (10%↓) 텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지     32,400원 (10%↓) 손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증     28,800원 (10%↓) AI 엔지니어를 위한 머신러닝 시스템 디자인 패턴     28,800원 (10%↓) 파이썬 데이터 클리닝 쿡북 : 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리     25,200원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터     27,000원 (10%↓) 데이터 해석학 입문 : 올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식     24,300원 (10%↓) 돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍 : 회사 매출을 올리는 AI 도입과 활용법     22,500원 (10%↓) 강화학습/심층강화학습 특강 : 파이썬 기초부터 AI 시스템 구축까지, 실습을 통해 배우는 인공지능 강좌     24,300원 (10%↓) 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R : 업무에 곧바로 써먹는 R 실전 활용법     25,200원 (10%↓) C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지     32,400원 (10%↓) 금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 : 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용     31,500원 (10%↓) 카카오 아레나 데이터 경진대회 1등 노하우 : 상품 카테고리 분류와 브런치 글 개인화추천으로 배우는 데이터 분석 실무     24,300원 (10%↓) 데이터 애널리틱스 : 예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 : 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술     23,400원 (10%↓) 나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘     23,400원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 : 기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는     28,800원 (10%↓) 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능     25,200원 (10%↓) 실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 사물인터넷을 위한 인공지능 : 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법     25,200원 (10%↓) 기초부터 시작하는 강화학습 신경망 알고리즘 : AI는 어떻게 게임을 할까     24,300원 (10%↓) 데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는     25,200원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는     22,500원 (10%↓) XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한     25,200원 (10%↓) 데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술     24,300원 (10%↓) 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기     27,000원 (10%↓) 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더     25,200원 (10%↓) 엔지니어를 위한 선형대수 : 철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학     22,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지     27,000원 (10%↓) 실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 : 인공지능을 활용한 객체 인식, 감정 탐지, 스타일 전이, 스케치 인식 구현     24,300원 (10%↓) 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서     22,500원 (10%↓) 실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 : 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법     24,300원 (10%↓) 따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents : 유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습     19,800원 (10%↓) 시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법     25,200원 (10%↓) 크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉     19,800원 (10%↓) 러닝! OpenCV 3 : OpenCV 라이브러리 창시자가 알려주는 컴퓨터 비전 완벽 가이드     52,200원 (10%↓) 애자일 데이터 과학 2.0 : 변화에 기민하게 반응하는 견고한 데이터 분석 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 : 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지     24,300원 (10%↓) 기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘 : 수학으로 풀어보는 머신러닝 알고리즘과 파이썬 머신러닝 프로그래밍     19,800원 (10%↓) 정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘     24,300원 (10%↓) 지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한     22,500원 (10%↓) 리얼월드 머신러닝 : 생생한 현장의 실무 예제로 배우는     22,500원 (10%↓)

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• 직접 퀀트 투자 전략을 구현하고 검증하면서 안전한 주식투자를 시작하세요! 《손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬》은 파이썬과 데이터 분석이 익숙하지 않은 분들도 퀀트 투자 전략을 검증하고 수립할 수 있도록 GIL's LAB(https://gils-lab.tistory.com/)에서 다룬 내용을 체계적으로 정리했습니다. 이 책을 읽고 나면 파이썬과 데이터 분석이 처음인 독자도 퀀트 전략을 검증하고 수립할 수 있으리라 자신합니다.
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 금융 데이터 분석에 꼭 필요한 파이썬 핵심 문법 ◎ 파이썬을 이용한 금융 데이터 분석 ◎ 웹 크롤링과 API를 이용한 금융 데이터 수집 ◎ 재무제표 기반의 투자 전략 검증 ◎ 평가 기반의 투자 전략 검증 ◎ 차트 기반의 투자 전략 검증 ◎ 기술적 지표 기반의 투자 전략 검증
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• [1부] 파이썬 핵심 정리 ▣ 1장: 파이썬 기초 문법 1.1 개발 환경 구축 ___아나콘다 설치 ___아나콘다 프롬프트 ___주피터 노트북 1.2 변수와 자료형 ___숫자형: int와 float ___문자열 자료형: str ___배열 자료형: list와 tuple ___집합 자료형: set ___사전 자료형: dictionary ___부울 자료형: bool ___요약 1.3 조건문 ___기본 구조: if와 else ___비교 및 논리 연산자 ___elif문 ___요약 1.4 반복문 ___for문 ___while문 ___요약 1.5 함수 ___함수의 기본 구조 ___기본값 ___출력이 없는 함수 ___lambda 함수 ___요약 1.6 클래스 ___클래스 기초 ___생성자와 속성 ___메서드 ___다른 패키지와 모듈 활용의 토대 ___요약 1.7 패키지와 모듈 ___기본 개념 ___모듈 임포트 및 함수 사용법 ___패키지에 속한 모듈 불러오기 ___요약 1.8 예외 처리 ▣ 2장: 배열 연산 패키지: 넘파이 2.1 자료형 ___리스트와 ndarray의 차이점 ___ndarray 생성 ___배열 구조 변경: reshape 메서드 ___요약 2.2 유니버설 함수와 브로드캐스팅 ___유니버설 함수 ___브로드캐스팅 ___요약 2.3 인덱싱과 슬라이싱 ___기본 인덱싱과 슬라이싱 ___리스트를 활용한 인덱싱과 슬라이싱 ___부울 배열을... 활용한 인덱싱과 슬라이싱 ___요약 2.4 집계 함수 ___합계 함수와 axis 인자 ___자주 사용하는 집계 함수 ___요약 ▣ 3장: 데이터 핸들링 패키지: 판다스 3.1 자료형 ___시리즈 생성 ___시리즈 속성 ___데이터프레임 생성 ___데이터프레임 속성 ___현실적인 데이터프레임 생성 방법 ___요약 3.2 인덱싱과 슬라이싱 ___인덱서: loc와 iloc ___칼럼 인덱싱과 생성 ___부울 배열을 이용한 인덱싱 ___요약 3.3 파일 입출력 ___경로 설정 방법 ___인코딩 설정: encoding ___날짜 자료형 칼럼 설정: parse_dates ___불러올 칼럼 지정: usecols ___구분자 설정: sep ___데이터 내보내기: to_csv ___요약 3.4 배열 연산 ___인덱스 중심의 연산 ___apply 메서드 ___요약 3.5 데이터 병합 ___concat 함수 기초 ___concat 함수 응용: 여러 파일 불러와서 병합하기 ___merge 함수 ___요약 3.6 데이터 집계 및 정제 ___데이터 확인 ___변수 분포 확인 ___데이터 통계량 확인 ___조건부 연산: groupby 메서드 ___결측 처리 ___중복 처리 ___데이터 정렬 ___요약 3.7 문자열과 날짜 자료형 ___문자열 자료형과 str 접근자 ___날짜 자료형 ___요약 ▣ 4장: 데이터 시각화 패키지: 맷플롯립과 씨본 4.1 그래프 기초와 환경 설정 ___매직 커맨드 설정 ___그래프 제목 및 축 이름 설정 ___폰트 설정 ___축 범위 설정 ___눈금 값 설정 ___범례 설정 ___그래프 크기 및 스타일 설정 ___그래프 저장 ___요약 4.2 다양한 그래프 그리기 ___선 그래프 ___산점도 ___막대 그래프 ___박스플롯 ___히스토그램 ___히트맵 ___요약 4.3 판다스와 맷플롯립 ___요약 [2부] 금융 데이터 수집 ▣ 5장: 웹 크롤링을 이용한 데이터 수집 5.1 웹 크롤링 기초 5.2 리퀘스트와 뷰티풀수프를 이용한 크롤링 ___리퀘스트 모듈 ___뷰티풀수프를 이용한 파싱 ___요약 5.3 [프로젝트] 증권사 리포트 수집 ___웹 페이지 분석 ___파이썬을 이용한 리포트 수집 ___수집 대상 행 결정 ___파싱 전략 수립 ___단일 리포트 파싱 ___한 페이지 내 모든 리포트 수집 및 정제 ___전체 페이지의 데이터 수집 및 파싱 ___데이터 저장 ___요약 5.4 셀레니움을 이용한 크롤링 ___모듈 및 드라이버 설치 ___셀레니움 기초 문법 ___엘리먼트 찾기: find_element와 find_elements 함수 ___속성 가져오기 ___요약 5.5 [프로젝트] 잡플래닛 기업 평점 수집하기 ___데이터 수집 범위 정의 ___웹 페이지 분석 ___단일 리뷰 크롤링 ___전체 리뷰 크롤링 ___요약 ▣ 6장: API/패키지를 이용한 데이터 수집 6.1 FinanceDataReader를 이용한 금융 데이터 수집 ___패키지 설치 ___주요 함수: DataReader와 StockListing ___증시 데이터 수집 ___기타 금융 데이터 수집 ___요약 6.2 [프로젝트] 코스피와 코스닥 전종목 주가 데이터 수집하기 ___코스피 및 코스닥 종목 정보 수집 ___코스피 및 코스닥 전종목 주가 데이터 수집 ___요약 6.3 Open DART를 이용한 기업공시 수집 ___API 인증키 발급 ___패키지 설치 ___객체 생성 ___요약 6.4 [프로젝트] 배당 정보 수집 및 가공하기 ___데이터 파싱 전략 수립 ___데이터 파싱 ___PER 계산 ___요약 6.5 [프로젝트] 주요 재무지표 수집 및 가공하기 ___데이터 파싱 전략 수립 ___데이터 파싱 ___주요 지표 계산 ___요약 [3부] 퀀트 전략 구현 및 검증 ▣ 7장: 재무제표 기반 투자 전략 7.1 데이터 정제 ___주가 데이터 병합 ___배당금 및 PER 데이터 병합 ___요약 7.2 이익 상태 ___데이터 준비 ___환경 설정 ___데이터 탐색 및 시각화 ___동일 가중 교체 매매 방법에 따른 수익 비교 ___요약 7.3 부채비율, 매출 및 이익 증가율 ___데이터 준비 ___환경 설정 ___수익률과의 상관관계 확인 ___동일 가중 교체 매매 방법에 따른 수익 비교 ___요약 7.4 배당금 ___환경 설정 ___데이터 준비 ___데이터 탐색 및 시각화 ___동일 가중 교체 매매에 따른 수익 비교 ___요약 7.5 PER, ROA, ROE ___환경 설정 ___데이터 준비 ___수익률과 투자 지표 간 상관관계 확인 ___산업군을 고려한 수익률과 투자 지표 간 상관관계 확인 ___동일 가중 교체 매매에 따른 수익 비교 ___요약 ▣ 8장: 평가 기반 투자 전략 8.1 증권사 리포트 ___그래프 환경 설정 ___데이터 정제 ___적정 가격과 주가 차이 탐색 ___리포트에 따른 투자 시 기대 수익률 계산 ___적정 가격 관련 분석 ___요약 8.2 기업 평가 ___환경 설정 ___데이터 준비 ___주가와 기업 평점 간 관계 분석 ___동일 가중 교체 매매에 따른 수익 비교 ___요약 ▣ 9장: 차트 기반 투자 전략 9.1 골든 크로스와 데드 크로스 ___환경 설정 ___데이터 준비 ___골든/데드 크로스 발생 시 매매하는 전략 검증 ___골든 크로스 지점에서 매수할 때의 효과 분석 ___요약 9.2 정배열과 역배열 ___데이터 준비 ___정배열 구간에서의 기대 수익 계산 ___정배열 시작 - 역배열 시작 구간에서의 기대 수익 계산 ___요약 9.3 캔들 패턴 ___데이터 준비 및 환경 설정 ___상승장악형 ___하락장악형 ___적삼병 ___흑삼병 ___샛별형 ___요약 ▣ 10장: 기술적 지표 기반 투자 전략 10.1 추세 지표 ___데이터 준비 및 환경 설정 ___모멘텀 ___방향성 지수 ___엔빌롭 ___요약 10.2 시장 지표 ___데이터 준비 및 환경 설정 ___EOM 지수 ___RSI ___MFI ___요약 10.3 평균 회귀 전략 ___데이터 준비 및 환경 설정 ___주가 회복 비율 계산 ___주가 회복률 시각화 ___평균 회귀 전략 구현 및 검증 ___요약
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• GIL’s LAB [저]

• 산업공학 박사 학위를 취득하고 국내 굴지의 대기업에서 시니어 데이터 사이언티스트로 근무하면서 시계열 데이터 분석과 머신러닝 모델링을 하고 있다. 운영 중인 블로그 GIL's LAB에 데이터 사이언스에 관한 폭넓은 주제의 글과 다양한 퀀트 실험 일지를 쓰고 있다.

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