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SIP Calculator: Calculate the future value of your SIP investment

Are you planning to invest in a Systematic Investment Plan (SIP)? Before you make any investment, it is essential to have a clear understanding of the potential returns on your investment. This is whe

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[파이썬 퀀트] 파이썬(아나콘다) 다운로드 및 설치하기

파이썬(아나콘다)는 아래 사이트에서 다운로드가 가능합니다.
https://www.anaconda.com/products/distribution

#파이썬 #퀀트 #파이썬기초 #파이썬강의

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[파이썬 퀀트] MySQL 다운로드 및 설치하기

MySQL은 아래 사이트에서 다운로드가 가능합니다.
https://dev.mysql.com/downloads/installer/

#퀀트 #SQL #mysql #sql강의 #SQL설치

yuli_kim

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[파이썬 퀀트] 파이썬 기초(데이터 타입)

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 2의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
00:09 수업 오리엔테이션
01:33 변수와 상수
03:14 숫자형
04:50 문자형
09:33 인덱싱과 슬라이싱
11:42 리스트
19:44 튜플
21:32 딕셔너리
24:43 집합
26:54 불리언
29:26 날짜와 시간

#파이썬 #퀀트 #데이터분석 #python #quant #datascience

yuli_kim

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[파이썬 퀀트] 파이썬 기초(제어문, 함수와 패키지)

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 2의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
00:09 제어문
00:34 if문
04:50 while문
09:18 for문
13:56 try-except문
16:26 함수
21:36 패키지

#파이썬 #퀀트 #데이터분석 #python #quant #datascience

yuli_kim

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[파이썬 퀀트] 데이터 분석을 위한 판다스 기초

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 3의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
00:08 pandas 패키지 소개
00:45 시리즈 기초
06:19 데이터프레임 기초
17:47 데이터 불러오기 및 저장하기
21:10 데이터 요약 및 통계값 계산
25:47 결측치 처리하기
33:02 인덱스 다루기
34:53 필터링
38:48 새로운 열 만들기

CSV와 EXCEL 예제에 사용되는 파일 주소는 아래 글을 참조하세요.
https://blog.naver.com/leebisu/222983221746

#파이썬 #퀀트 #데이터분석 #python #quant #datascience #pandas #pythondatascience

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[파이썬 퀀트] 데이터 분석을 위한 판다스 고급

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 3의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
00:09 데이터프레임 합치기
00:27 concat
03:51 merge
08:36 join
09:38 데이터 재구조화
10:10 melt
11:11 pivot_table
13:25 stack과 unstack
14:57 데이터프레임에 함수 적용
18:18 그룹 연산하기
24:59 시계열 데이터 다루기
29:44 시계열 데이터 만들기

#파이썬 #퀀트 #데이터분석 #python #quant #datascience #pandas #pythondatascience

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[파이썬 퀀트] 파이썬을 이용한 데이터 시각화 완벽정리 (matplotlib, pandas, seaborn)

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 4의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
00:37 그래프의 구성요소
01:47 matplotlib을 이용한 시각
08:48 matplotlib에서 stateless API와 stateful API 방법의 차이
09:59 stateless API 방법으로 그래프 그리기
12:28 stateful API 방법으로 그래프 그리기
14:28 pandas 패키지를 이용한 그래프 그리기
18:05 seaborn을 이용한 시각화
21:16 seaborn의 figure-level과 axes-level 함수의 차이
22:05 figure-level 함수를 이용한 시각화
24:50 axes-level 함수를 이용한 시각

#파이썬 #퀀트 #데이터분석 #데이터시각화 #python #quant #datascience #pandas #pythondatascience

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[파이썬 퀀트] 데이터 관리를 위한 SQL 기초 (MySQL)

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 5의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
00:14 데이터베이스가 필요한 이유
02:50: MySQL Workbench 사용법
03:19 데이터베이스 만들
04:46 테이블 만들기 및 수정하기
07:31 테이블에 데이터 등록하기
09:32 select - 열 선택하기
12:19 distinct - 중복 제거하기
12:49 where - 원하는 행 선택하기
13:47 연산자
17:11 집약 함수
19:46 그룹 나누기
23:12 검색 결과 정렬하기
24:04 뷰
26:57 서브쿼리

#퀀트 #데이터분석 #mysql #sql #quant #datascience

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[파이썬 퀀트] 데이터 관리를 위한 SQL 심화 (MySQL)

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 5의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
00:14 산술 함수
02:32 문자열 함수
04:32 날짜 함수
05:24 술어
09:39 case
10:57 테이블 결합
16:13 윈도우 함수

#퀀트 #데이터분석 #mysql #sql #quant #datascience

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[파이썬 퀀트] 파이썬에서 SQL 연결해서 사용하기

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 6의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
01:37 파이썬에서 SQL DB에 접속
03:34 SQL 데이터 불러오기
04:45 SQL에 데이터 저장하기
06:06 pandas를 이용 SQL 데이터 읽기 및 쓰기
10:08 upsert에 대한 이해
14:37 SQL에서 upsert 구현하기
18:11 파이썬에서 upsert 구현하기

#퀀트 #퀀트투자 #데이터분석 #파이썬 #pymysql #sql #mysql #datascience

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[파이썬 퀀트] 크롤링을 위한 웹 기본지식

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 7의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
00:08 인코딩에 대한 이
02:47 웹의 동작 방식
05:18 HTML과 CSS
06:19 HTML/CSS 실습

#퀀트 #파이썬 #크롤링 #파이썬크롤링 #python

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[파이썬 퀀트] 데이터 수집을 위한 크롤링 실습하기

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 8의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
00:30 크롤링 할 때 주의할 점
01:43 GET 방식이란?
02:51 POST 방식이란?
05:01 크롤링 과정
05:30 크롤링 실습: 명언 수집하기
15:10 금융속보 제목 수집하기
18:11 테이블 데이터 수집하기
20:13 POST 방식 데이터 수집하기

#퀀트 #데이터분석 #크롤링 #파이썬 #파이썬크롤링

yuli_kim

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[파이썬 퀀트] 셀레니움을 이용한 동적 크롤링 실습하기

《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 9의 내용을 다룹니다.

00:00 시작
00:15 정적 데이터와 동적 데이터의 차이
00:43 동적 데이터 예시
01:33 정적 크롤링과 동적 크롤링의 차이
01:55 셀레니움이란
02:17 셀레니움 실습하기

#퀀트 #데이터분석 #크롤링 #파이썬 #파이썬크롤링 #셀레니움

yuli_kim

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(마지막) 1분 파이썬 - (62) 패키지

2022학년도 코딩능력시험 문제를 출제합니다.
하루 1분만 투자해서 가볍게 파이썬을 배우고,
시험 문제를 통해 배운 내용을 복습하세요 ^^




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Dev_Hong

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1분 파이썬 - (61) 모듈

2022학년도 코딩능력시험 문제를 출제합니다.
하루 1분만 투자해서 가볍게 파이썬을 배우고,
시험 문제를 통해 배운 내용을 복습하세요 ^^




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