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AI 기반 암호화폐 데이터 분석 스터디

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AI 기반 암호화폐 데이터 분석 스터디

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스터디 구성

온라인 강의 수강 (매주 1회 수강 인증)

현직 튜터의 실시간 세션 1회

모집 일정

06.15(일) 오후 10시까지

진행 일정

06.16(월) ~ 07.06(일) ∙ 3주 완성

결제 수단

내일배움카드 필요

커리큘럼
5주 과정

문서, 차트 4
사용 기술
python, colab, matplotlib, seaborn, plotly, Upbit API, EDA, ML, DL
구현 기능
최근 15년간의 서울시 부동산 실거래가 데이터 분석 API를 활용한 암호화폐 데이터 분석 DL을 활용한 암호화폐 가격 변동 예측
9
1시간 50분
1-1
이번에 우리가 배울 것
1-2
코딩 준비하기
1-3
출력하기
1-4
데이터 저장하기
1-5
데이터 유형 알아보기
1-6
데이터 유형별 연산
1-7
조건에 따라 다른 동작하기
1-8
반복적이고 따분한 작업을 떠넘기기
1-9
자주 사용하는 코드를 저장하기
10
1시간 52분
2-1
오늘 배울 것
2-2
라이브러리 맛보기
2-3
Numpy 맛보기
2-4
Pandas 맛보기
2-5
DataFrame의 기능 알아보기
2-6
Series의 기능 알아보기
2-7
matplotlib으로 간단한 시각화하기
2-8
seaborn으로 편하고 이쁘게 시각화하기
2-9
plotly로 유저와 소통 가능한 시각화 만들기
2-10
2008년부터 2023년까지 서울시 부동산 실거래가 데이터 분석
9
54분
3-1
오늘 배울 것
3-2
블록체인 소개
3-3
암호화폐 소개
3-4
시계열 데이터의 특성
3-5
암호화폐 데이터의 특성
3-6
Upbit API 이용해보기
3-7
Upbit API로 암호화폐 데이터 가져오기
3-8
데이터를 구글 드라이브에 저장하기
3-9
각 암호화폐 일 단위 캔들 정보를 최대한 과거 데이터 까지 가져온 후 구글드라이브에 저장하기
4
1시간
4-1
오늘 배울 것
4-2
비트코인 데이터 분석
4-3
급 상승 암호화폐 특성 탐색
4-4
급 하락 암호화폐 특성 탐색
5
1시간 29분
5-1
머신러닝을 활용한 가격 예측
5-2
딥러닝
5-3
머신러닝을 활용한 가격 상승 및 하락 예측
5-4
머신러닝을 활용한 가격 급상승 및 급하락 예측
5-5
KRW-ETH를 제외한 데이터로 가격 예측 모델을 제작 후 KRW-ETH 가격 데이터 예측 및 시각화하기
FAQ
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