트랙장 : 임주현
<aside> 💰 금융 트랙에서는 기본적으로 금융 분야(거시 경제, 증권 etc…)를 도메인으로한 데이터 분석을 진행합니다.
금융 데이터 하면 빼놓을 수 없는 시계열 기법과 실질적인 매매나 포트폴리오 구성 등의 퀀트가 아닌 실제 금융산업에서 활용하는 데이터분석을 학습합니다. 데이터분석이라는 맥락은 유지하되 금융과 관련된 데이터를 다룰 예정입니다.
다른 심화트랙과의 차별점이 있다면 금융 관련 문제를 정의하고 이를 해결하고자 할 때 모든 기술적 방법론이 동원될 수 있다는 점입니다. ‘어떤 특정 기술을 배우고 싶다’에 초점이 맞춰진 것이 아닌 ‘이 문제를 해결하기 위해서는 어떤 방법론을 적용할 수 있을까?’가 핵심입니다. 예를 들어, 특정 회사의 뉴스와 주가의 상관관계를 살펴봄으로써 뉴스가 주가에 미치는 영향력을 관찰하고 싶다고 가정해봅시다. 그렇다면 우리는 이를 확인하는 과정에서 NLP(뉴스), 시계열(주가) 방법론이 모두 필요할 것입니다. 이렇게 금융 트랙은 1순위로 어떤 금융 문제를 해결할 것인가를 초점으로 둘 것입니다. 문제를 정의 했다면 가설을 세우고 이를 확인하기 위한 방법론을 공부한 뒤 입증해보는 방식으로 심화 프로젝트를 진행합니다.
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6기 활동
<aside> 💡 1️⃣ 금융 도메인을 대상으로 한 분석에 관심 2️⃣ 여러 방법론에 대해서 두루 알고 있거나 공부할 의지 3️⃣ 수식 해석 및 모델 구조 이해 능력 4️⃣ 포기하지 않는 정신력(제일 중요… 하다가 도망가시면 안돼요😭)
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https://www.youtube.com/playlist?list=PLpIPLT0Pf7IqSuMx237SHRdLd5ZA4AQwd
📚파이썬 시계 예측 분석 - 마르쿠 페이셰이루 / 제이펍
(링크 : https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000213799852)
https://github.com/jpub-dongdong9/TimeSeriesForecastingInPython
📚 실전 금융산업 빅데이터 분석 - 김유신 외 7명 / 비제이퍼블릭
(링크 : https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000202631783)
📰 한국경제신문
(링크 : https://www.hankyung.com/)
<aside> ⚠️ 각 커리큘럼의 세부 일정은 상황에 따라 조정될 수 있습니다.
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<aside> 📢 트랙장 분들은 트랙 활동 후, 아래 ⬇️⬇️ 트랙 커리큘럼 표에 주차별 페이지를 열어서 템플릿 또는 자유롭게 주차별 활동 내역을 작성해주세요! ( ’n주차’에 커서를 올리면 ‘열기’가 보입니다)
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