금융 데이터를 위한 파이썬 : 북윈도
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금융 데이터를 위한 파이썬 요약정보 및 구매

부동산&주식 데이터 수집ㆍ분석ㆍ활용까지

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출판사 비제이퍼블릭
저자 테리엇
ISBN 9791190014984 (119001498X)
정가 24,000원
판매가 21,600원(10% 할인)
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부동산&주식 데이터 수집ㆍ분석ㆍ활용까지
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데이터 수집 ㆍ 분석 ㆍ 활용을 위한 최적의 도구, ‘파이썬’으로 정복하는 금융 데이터

파이썬은 문법이 쉽고 이미 개발된 다양한 패키지가 있는, 가장 적은 노력으로 큰 효과를 볼 수 있는 프로그래밍 언어이다. 이 책은 파이썬으로 비전문가가 금융 데이터를 ‘쉽고’, ‘빠르게’ 수집 ㆍ 분석 ㆍ 활용할 수 있는 방법을 소개한다. 또한 부동산, 주식 투자, 재무제표 등 실생활에 적용 가능한 금융 관련 소재를 다뤄 누구나 쉽고 흥미롭게 접근 가능하다. 더 나아가 이 책에서 소개하는 방법을 통해 다른 영역의 데이터 역시 활용할 수 있도록 저자의 경험과 노하우를 제공한다. 데이터를 수집하고 분석하는 일은 더 이상 전문가의 영역이 아니다. 이미 많이 공개되어 있는 금융 데이터와 이 책을 활용하여 금융 데이터를 수집 ㆍ 분석 ㆍ 활용하는 것의 유용성을 깨닫고 투자까지 연결하는 등 데이터를 효율적으로 다룰 수 있게 되기를 바란다. [이 책의 특징] - 파이썬을 이용하여 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 이해할 수 있다. - 데이터 분석 및 프레젠테이션을 위한 시각화 기법을 다룬다. - 금융 데이터를 활용하는 노하우가 담겨 있다. [이 책이 필요한 독자] - 실생활에 파이썬을 적용하는 것에 관심이 있는 분 - 데이터를 수집하고 분석하고자 하는 학생과 직장인 - 데이터를 효율적으로 활용하는 방법이 궁금한 분 독자대상 초중급 소스코드 다운로드 https://github.com/bjpublic/python-for-finance-data

목차
Chapter1. 금융 데이터 수집하기
1.1 파이썬 패키지를 이용하여 데이터 수집하기
1.2 OPEN API를 이용하여 데이터 수집하기
1.3 웹 크롤링을 이용하여 데이터 수집하기
1.4 수집한 데이터 저장하기
1.5 실제 데이터를 수집해 보자

Chapter2. 금융 데이터 분석하기
2.1 데이터 정리하기
2.2 데이터 시각화 및 분석하기
2.3 데이터 프레젠테이션하기
2.4 dash 웹 대시보드 만들기

Chapter3. 금융 데이터 활용하기
3.1 인구 통계 시각화하기
3.2 유동성과 주가, 부동산 가격 비교하기
3.3 주요 각국의 기준금리 비교하기
3.4 금융 대시보드 만들기
3.5 매매가 대비 전세가 높은 아파트 찾아보기
3.6 강남역에서 가까운 아파트 찾아보기
3.7 배당 수익률이 높은 주식 찾아보기
3.8 퀀트 투자 따라 하기
출판사 서평
개개인이 금융 데이터를 수집하는 것이 어려웠던 과거와는 달리, 이제는 누구나 공개된 금융 데이터를 수집하고, 분석 및 활용할 수 있게 되었다. 이런 데이터를 수집ㆍ활용하는 방법은 여러 가지가 있지만 쉬운 문법과 다양한 패키지가 있는 파이썬을 이용하는 것이 가장 효율적이다.본 도서는 비전문가가 파이썬으로 금융 관련 데이터를 수집하고 분석 및 자동화하는 방안에 대해 다룬다. 주식, 부동산, 금융 분야 등 재테크에 관심이 있는 독자뿐만 아니라, 데이터 분석에 관심이 있지만 어떻게 시작해야 할지 모르는 독자도 이 책을 통해 데이터를 수집, 분석 및 자동화하기까지의 전체 프로젝트를 경험할 수 있다. 그리고 금융 데이터를 분석하고 시각화함으로써 경제를 잘 이해할 수 있으며 투자에까지 연결할 수 있다. 책을 다 읽은 독자라면 금융 데이터 외에 자신이 관심 있는 분야의 데이터까지 직접 분석하고 활용할 수 있을 것이다.
상품 정보 고시
도서명 금융 데이터를 위한 파이썬
저자 테리엇
출판사 비제이퍼블릭
ISBN 9791190014984 (119001498X)
쪽수 288
출간일 2020-06-26
사이즈 173 * 230 mm
목차 또는 책소개 Chapter1. 금융 데이터 수집하기
1.1 파이썬 패키지를 이용하여 데이터 수집하기
1.2 OPEN API를 이용하여 데이터 수집하기
1.3 웹 크롤링을 이용하여 데이터 수집하기
1.4 수집한 데이터 저장하기
1.5 실제 데이터를 수집해 보자

Chapter2. 금융 데이터 분석하기
2.1 데이터 정리하기
2.2 데이터 시각화 및 분석하기
2.3 데이터 프레젠테이션하기
2.4 dash 웹 대시보드 만들기

Chapter3. 금융 데이터 활용하기
3.1 인구 통계 시각화하기
3.2 유동성과 주가, 부동산 가격 비교하기
3.3 주요 각국의 기준금리 비교하기
3.4 금융 대시보드 만들기
3.5 매매가 대비 전세가 높은 아파트 찾아보기
3.6 강남역에서 가까운 아파트 찾아보기
3.7 배당 수익률이 높은 주식 찾아보기
3.8 퀀트 투자 따라 하기
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