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코딩 가이드

데이터를 자유자재로 다루고 싶다면?<금융인을 위한 파이썬 업무자동화>

조회수 108·6분 분량

2024. 7. 3.

반복적인 데이터 처리와 복잡한 데이터 분석 작업에 시간을 많이 소모하고 계신가요?

업무 효율을 높이고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하다면 파이썬(Python) 스킬을 습득해 보세요. 파이썬은 업무 효율을 극대화하고 데이터 분석을 보다 스마트하게 수행할 수 있도록 도와줍니다.

반복 작업은 자동화하고 필요한 분석에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록, 파이썬에 대해 알려드릴게요!

파이썬이 무엇인가요?

파이썬은 쉽고 직관적인 문법을 가진 고급 프로그래밍 언어로, 다양한 분야에서 널리 사용돼요. 특히 금융업에서 데이터 분석, 자동화, 웹 스크래핑 등 복잡한 계산 작업을 간편하게 수행할 수 있도록 돕습니다. 파이썬은 다양한 라이브러리와 프레임워크를 제공해, 사용자가 빠르게 애플리케이션을 개발하고 문제 해결을 가능하게 합니다. 이런 이유로 금융업에서 효율성을 높이고자 할 때 파이썬은 매우 유용한 도구가 되죠.

파이썬, 왜 배워야 할까요?

파이썬은 반복적인 업무를 자동화해 시간과 노력을 절약할 수 있는 강력한 도구입니다. 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있어 업무 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있죠. 특히 다양한 데이터 분석 라이브러리를 지원해 주식 데이터 분석, 금융 모델링, 리스크 관리 등 실무에 바로 적용할 수 있어요. 이를 통해 업무의 정확성과 효율성을 극대화할 수 있습니다.

파이썬은 다양한 산업군에서 높은 수요를 가지고 있어요. 파이썬을 학습하면 취업 기회와 경쟁력, 연봉 측면에서 유리한 위치에 있을 수 있습니다. 한국경제에 따르면 신한, 국민, 우리, 하나 등 주요 은행들이 내부 은행원들을 대상으로 파이썬 교육을 통해 디지털 인력으로 전환하고 있어요. 또 파이썬을 통해 코딩 교육을 받은 사람들이 3개월 내에 81%의 높은 취업률을 기록하며, 초봉은 약 3,500만원 정도로 보고되고 있어요. 이는 파이썬이 특히나 금융산업에서 얼마나 중요한지 보여주죠.

데이터 분석 분야의 현직자에게도 파이썬 학습은 중요한 이점을 제공해요. 파이썬이 데이터 분석, 통계 처리, 머신러닝 모델 구축 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력한 라이브러리를 제공하고 데이터 시각화 도구를 통해 복잡한 데이터를 쉽게 이해하고 전달할 수 있게 하기 때문이죠. 이와 같은 이유로 파이썬을 학습하는 것은 데이터 과학, AI, 금융 등 여러 분야에서의 경쟁력을 높이고, 다양한 취업 기회를 제공하며, 직무 효율성을 극대화하는 데 매우 유용합니다.

어떻게 학습해야 하나요?

1) 기본 문법과 데이터 구조 이해하기

파이썬을 제대로 학습하려면 기본 문법과 데이터 구조를 이해하는 것부터 시작해야 합니다. 리스크, 튜플, 딕셔너리 등 다양한 데이터 타입을 익히고 이를 활용해 간단한 스크립트 작성까지 할 수 있어야 하죠.

📒 <금융인을 위한 파이썬 업무자동화> 강의에서는 이렇게 배워요. 파이썬의 기본 문법과 데이터 구조를 체계적으로 학습해요. 반복문, 조건문, 함수 등을 활용하여 간단한 스크립트를 작성하는 실습을 진행해요. 함수 정의와 호출, 모듈과 패키지 사용법을 통해 기초를 다집니다. 실무에 바로 적용할 수 있는 스크립트를 작성할 수 있어요.

2) 데이터 처리와 분석 방법 익히기

데이터 분석과 관련된 많은 작업이 Pandas와 NumPy를 사용하여 이뤄집니다. 이런 라이브러리를 잘 활용할 수 있어야 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있어요. Pandas와 NumPy는 큰 데이터셋을 처리할 때 매우 효율적인 라이브러리로, 성능 향상에 최적화돼 있어요, 특히 NumPy의 배열 연산은 순수 파이썬 코드보다 훨씬 빨라서 대용량 데이터 처리와 복잡한 수치 연산을 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다.

📒 <금융인을 위한 파이썬 업무자동화> 강의에서는 이렇게 배워요. 공개된 금융 데이터셋을 사용해 데이터 클리닝, 변환, 시각화를 실습하면서 데이터를 효율적으로 다루는 방법을 배워요. Pandas 라이브러리를 사용해 데이터 프레임 생성, 데이터 불러오기와 저장, 데이터 정제, 변환을 실습하고 NumPy 라이브러리를 통해 배열과 행렬 연산, 수치 데이터 처리를 학습해요.

3) 웹 스크래핑 및 자동화 기술 습득하기

웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 기술을 의미합니다. 많은 데이터 분석 프로젝트는 외부 데이터를 필요로 하는데, 웹 스크래핑을 통해 웹에서 실시간으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 웹에서 수집한 데이터를 정리하고 가공해 분석에 적합한 형태로 변환할 수 있기 때문에 다양한 데이터 소스에서 정보를 통합해 분석할 수 있죠. BeautifulSoup과 Selenium 등의 라이브러리를 사용하여 웹에서 필요한 데이터를 자동으로 수집하는 방법을 배워야 해요.

📒 <금융인을 위한 파이썬 업무자동화> 강의에서는 이렇게 배워요. 특정 금융 웹사이트에서 필요한 데이터를 자동으로 수집하는 스크립트를 작성하는 법을 배워요. BeautifulSoup을 사용해 웹 페이지에서 데이터를 추출하고, Requests 라이브러리를 통해 HTTP 요청을 통해 데이터를 수집하는 방법을 학습해요. 금융 웹사이트에서 필요한 데이터를 자동으로 수집하는 스크립트를 작성하는 방법을 배워요.

4) API 활용하기

RESTful API는 웹 서비스와 통신하기 위한 표준화된 방법을 제공해주고, 다양한 데이터 소스에 쉽게 접근할 수 있습니다. 시중의 많은 서비스들이 RESTful API를 통해 데이터를 제공하고 있기 때문에 기본 개념을 이해하면 손쉽게 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 돼요. Requests 라이브러리를 사용하면 자동으로 데이터를 수집하고 처리할 수 있어요. 반복적인 수작업을 줄이고 데이터 수집과 처리 과정의 효율성을 높일 수 있습니다.

RESTful API와 Requests 라이브러리는 데이터 분석 뿐만 아니라 웹 개발, IoT, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 사용돼요. 따라서 이 기술들을 같이 학습하면 파이썬을 다양한 응용 분야에 활용할 수 있는 능력을 갖추.

📒 <금융인을 위한 파이썬 업무자동화> 강의에서는 이렇게 배워요. 금융 데이터를 제공하는 API를 활용해 실시간으로 데이터를 불러오고 분석하는 프로젝트를 진행해요. 다양한 외부 데이터 소스를 효과적으로 활용하는 방법을 배웁니다.

5) 데이터 시각화 학습하기

파이썬 학습에서 데이터 시각화까지 학습하는 것은 데이터 분석과 관련된 다양한 작업을 더 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있게 해줘요. 파이썬은 데이터 시각화를 효과적으로 수행할 수 있는 강력한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 파이썬과 데이터 시각화를 함께 학습하면 데이터를 더 잘 이해하고 분석 결과를 명확하게 전달할 수 있으며, 다양한 도메인에서 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있어요.

📒 <금융인을 위한 파이썬 업무자동화> 강의에서는 이렇게 배워요. Matplotlib과 Seaborn 라이브러리를 사용해 데이터를 시각적으료 표현하는 방법을 배우게 돼요. 다양한 그래프와 통계적 시각화를 통해 데이터 인사이트를 도출하고, 보고서나 프레젠테이션에서 효과적으로 데이터를 전달할 수 있습니다.

6) 프로젝트 기반의 학습하기

프로젝트 기반의 학습은 파이썬의 개념과 문법을 실제로 적용하면서 이해도를 높이고, 문제 해결 능력을 향상 시켜요. 또, 특정 문제를 분석하고 해결하는 방법을 찾는 과정에서 실무 역량을 갖출 수 있습니다. 여러 프로젝트를 수행하며 얻은 결과물은 포트폴리오로 활용할 수 있어요. 어떤 프로젝트를 수행했는지, 어떤 기술을 활용했는지 보여줄 수 있는 강력한 증거가 됩니다.

📒 <금융인을 위한 파이썬 업무자동화> 강의에서는 이렇게 배워요. 실제 금융 데이터를 활용해 ‘주식 데이터 분석, 금융 지표 계산, 투자 전략 시뮬레이션’ 프로젝트를 진행해요. 실무에 필요한 문제 해결 능력을 배양할 수 있습니다. SQLAlchemy를 활용한 데이터베이스 연결 및 쿼리, Scikit-Learn을 사용한 간단한 예측 모델 작성 등 고급 주제를 학습하여 더 깊이 있는 지식을 쌓고, 금융 데이터 분석 및 예측 모델링 역량을 강화합니다.

수강 후 실무에서 이런 일을 맡아서 할 수 있어요!

강의를 수강한 후, 파이썬을 활용해 데이터 처리, 분석, 자동화, 시각화, 웹 스크래핑, API 활용, 머신러닝 모델 구축 등 다양한 실무 역량을 갖추게 돼요. 이를 통해 금융 데이터 분석, 투자 전략 시뮬레이션, 리스크 관리, 데이터 자동화, 보고서 작성 등의 실무 업무를 효과적으로 수행할 수 있습니다.

1.데이터 분석과 보고서 작성: 금융 데이터를 수집, 정제, 분석해 인사이트를 도출하고, 분석 결과를 기반으로 한 보고서와 프레젠테이션을 작성할 수 있어요.

2.자동화 스크립트 작성: 반복적인 데이터 처리 작업을 자동화하고, 정기적으로 업데이트되는 데이터의 자동 수집과 처리를 수행할 수 있어요.

3.웹 데이터 수집과 처리: 웹 스크래핑을 통해 실시간으로 필요한 데이터를 수집하고, 분석에 적합한 형태로 가공할 수 있어요.

4.API 연동과 데이터 통합: 외부 API를 통해 실시간으로 금융 데이터를 수집하고, 다양한 데이터 소스를 통합해 분석할 수 있어요.

5.금융 모델링: 금융 모델을 구축하고, 리스크를 관리하며, 투자 전략을 시뮬레이션하고 평가할 수 있어요.

6.데이터 인사이트 도출: 분석 결과를 시각화하여 경영진이나 관련 부서에 전달하고, 데이터 기반의 의사결정을 지원할 수 있어요.

7.머신러닝 모델 구축: 고객 행동을 예측하고 시장 동향을 분석하는 등 간단한 예측 모델을 구축해 비즈니스 문제를 해결할 수 있어요.

8.데이터베이스 관리와 쿼리 작성: 금융 데이터베이스 관리하고 효율적인 데이터 쿼리를 작성하고, 데이터베이스와 연동된 분석 시스템을 구축할 수 있어요.

누구나 큰일 낼 수 있어

스파르타코딩클럽

글 | 신수지 팀스파르타 에디터