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금융학도 황항락의 데이터 사이언스 수련기

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[강남/역삼] 고에몬, 노량진 당진수산 배달 후기 이번 달은 인턴 하나 버티는 것만으로도 힘들어서 허덕허덕.. 하다 보니 12월이 지났다. 그래서 정말로 딥러닝 공부를 안 해서(...) 리얼 큰일 났다... 게다가 원래 개발 블로그가 메인이었음에도 불구.. 가장 맛집 게시물이 유입수가 많았다! 설상가상으로 대부분의 개발 관련 게시물은 쓰다 만 것도 많아서.. 얼른 맛집 블로그 대충 올려두고, 개발 콘텐츠에 집중해야겠다... ...라고 하면서 바로 몰아두었던 맛집 콘텐츠 쓰기 빠밤 1. 요멘야 고에몬 강남점 아니 왜 다음 지도 첨부가 안되지... 대신 구글 지도라도 첨부합니다. www.google.com/maps/place/%EC%9A%94%EB%A9%98%EC%95%BC+%EA%B3%A0%EC%97%90%EB%AA%AC+%EA%B0%95%EB%82%A8.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 12. 27.
[강남/역삼] 바스버거, 대동집, 을밀대 분명 개발 블로그로 시작했는데... 정작 개발 블로그 게시물들은 항상 완성하지 못하고 끝낸다. 쓰다만 저... 녀석들을 어떻게 처리할까 고민하기도 잠시, 아이폰 용량이 터져버리기 일보 직전. 하지만 아이폰 12 존버한다 ! 그래서 호다닥 쓰기 시작하는 밀렸던 맛집 후기들. 최근에 넥스트리더 아카데미 과정과 3개월 데이터 인턴을 역삼역에서 연달아 하는 동안에 갔던 몇 군데 맛집을 소개하려 한다. 물론 내 최애 샐러드 집인 올라보는 따로 올릴 예정 - ⭐️ 1. 바스 버거 (Baas Burger) 예전에 교육 받으면서도 맛있어서 가보고, 인턴 시작하고도 재방문했던 수제버거 집. 여의도랑 서울 다른 곳에도 매장이 있다고 한다. 우선은 역삼좌표 기본 세트에서 변경하지 않으면..? 아마도 감자튀김을 담을 수 있는.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 10. 18.
[서울 부암동] 산모퉁이 카페 / 석파정 방문기 최근 웨딩스냅사진과 야외 웨딩장소로 아주우우우 핫한 석파정을 인스타에서 보고 한번 방문해봤다❣️ 가을 날씨라 그런지 사람들이 아주 많아서 포토존 사수하는데 눈치게임...이었지만 그래도 간단하게 소개해본다. 우선 "석파정"은 무엇이자 어디있는가? 1974년에 서울특별시유형문화재 제26호로 지정되었다. 이 정자는 조선 철종과 고종 때의 중신(重臣) 김흥근(金興根)이 지은 별서(別墅)를 흥선대원군(興宣大阮君)이 집권한 뒤 별장으로 사용한 곳이다. 이 집을 석파정이라고 한 것은 정자 앞산이 모두 바위여서 대원군이 석파(石坡)라고 이름지었으며, 흥선대원군의 아호를 석파라고 한 것도 이로 인하여 지어진 별호이다. 이 정자는 세검정 자하문(紫霞門:창의문) 밖으로 통칭되던 한양도성(漢陽都城)의 승경지(勝景地)로, 소계.. 공감수 0 댓글수 2 2020. 10. 18.
[ 서울 텐동 맛집 비교 ] 텐동요츠야, 저스트텐동, 야마토텐동 (주관주의) 요 며칠.. 미래에 대한 고민으로 자소서 쓰는 일도, 오픽 준비도, 학회 준비도 이래저래.. 잘 잡히지 않아.. 평소보다 4시간 늦게 자리에 앉았다. 여전히 뭔가를 시작하는 게 쉽지 않아.. 그냥 오랜만에 밀린 맛집보고서(?)를 적어본다! 물론 이게 맛집보고서 1회 게시물 ^_^... 서울 텐동 맛집 모음집 맛집 목록 1. 서울대입구 텐동요츠야 2. 연남동 저스트텐동 3. 안암역 야마토텐동 1. 서울대입구 텐동 요츠야 위치 : 서울대입구역 1,2번 출구 도보 약 7분 거리 자세한 위치는 아래 첨부. 맛집이 모여 있기로 유명한 샤로수길! 특히 샤로수길의 베스트 맛집 중 하나인 텐동요츠야는 푸딘코님도 리뷰를 예전에 하신 적도 있고, 인스타에서도 꽤나 자주 올라와서... 웬만해선 다들 잘 아는 텐동 전문점이다.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 9. 2.
[데이터 전처리] Feature Engineering 출처 : AIT-2 " 투자데이터의 Features를 활용해 Alpha를 도출하자 " Feature Engineering 의 기본 개념 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/representation/feature-engineering 표현: 특성 추출 | 머신러닝 단기집중과정 | Google Developers 예상 시간: 9분 기존의 프로그래밍에서는 코드에 중점을 두었습니다. 머신러닝 프로젝트에서는 표현에 중점을 둡니다. 즉, 개발자는 특성을 추가하고 개선하여 모델을 다듬어 나갑니다. 원시 데 developers.google.com 구글 개발자 사이트에서 특성추출에 대한 대략적인 단계와 개념을 확인할 수 있다. 한 마디로, 머신러닝.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 8. 29.
[딥러닝] LSTM의 4가지 Gate LSTM의 복습 : 여러 노드를 가진 LSTM 실제 LSTM 모델은 이러한 과정을 거치는 노드가 여러 개 연결 되어 있는 형태를 가진다. 참고 : LTM = Long Term Memory , STM = Short Term Memory LSTM Architechure RNN의 수식적 표현과 tanh 함수를 지나 새로운 Memory를 형성하고 있다. 수식설명 STM_t-1 = Mt-1을 의미 Mt-1과 Et 벡터를 조인 후에, W(가중치) 매트릭스와 곱 + bias b 이 값을 하이퍼볼릭 탄젠트 (tanh) 에 넣으면 새로운 Mt 도출한다. 이 개념을 이용해 LSTM 내에 어떤 게이트에 어떤 연산과정을 거쳐 학습하는 지 이 포스트에서 소개할 예정이다. LSTM Gates LSTM 모델 내에는 4가지 게이트가.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 8. 21.
[딥러닝] RNN 순환신경망과 LSTM 출처 : AIT-2 시작에 앞서.. PyTorch로 시작하는 딥러닝 입문 이 책에서도 RNN, LSTM, GRU 등의 순환신경망에 대해 설명을 아주 자새히.. 그리고 굉장히 공학적으로(?) 설명하고 있다. 심화학습을 원한다면 아래의 책 정독 필쑤🙌🏻 https://wikidocs.net/60762 위키독스 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스 wikidocs.net 또는 이 블로그 글에서도 RNN, LSTM, GRU에 대해 도식과 함께 잘 설명하고 있으니 참고. http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 공감수 3 댓글수 0 2020. 8. 21.
[Github] 깃헙 기본개념 Github 기본 개념. 깃(Git) : 컴퓨터 파일의 변경사항을 추적하고 여러 명의 사용자들 간에 해당 파일들의 작업을 조율하기 위한 분산 버전 관리 시스템. 소프트웨어 개발에서 소스 코드 관리에 주로 사용. 깃허브 : 소프트웨어 소스코드 관리 서비스. 소스코드를 자유롭게 열람할 수 있고, 버그 관리, share 등 sns 기능도 있음. Repository (저장소) : 로컬저장소, 원격저장소로 나뉜다. 로컬저장소 → 자신의 컴퓨터에 있음. 원격저장소→ 서버, 네트워크에 위치, 깃허브가 여기에 해당 기본적으로 로컬저장소에서 작업을 수행하고, 그 결과를 원격 저장소에 저장함. 용어정리 커밋(commit) :로컬 저장소에 파일 저장(갱신) . 프로젝트 중 하나의 지점(복원, 재작성) 등이 푸시(push) .. 공감수 1 댓글수 0 2020. 8. 20.
2020.08 이력서 황수정 (Python BigData 분석 신입) 안녕하십니까, 금융 빅데이터 사이언스 직무 신입 황수정입니다. 이력서는 계속 수정 중에 있습니다. GitHub https://github.com/hwang-sudang hwang-sudang - Overview 포트폴리오 취합과정중에 있습니다. 더 많은 포트폴리오를 보시려면 아래 링크로 접속 부탁드립니다. - hwang-sudang github.com Language Python (4), R(3), C++ (2), JAVA (2) OS Windows(4), Mac(4) Development Tool Google Colab(4), Jupyter Notebook(3), Spyder(3), Rstudio(3), Git(3), Notion(4) * Skill Le.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 8. 20.
[Deep Learning ] About Neural Networks, 딥러닝 기초개념 출처 : AIT2 (8단원 내용 정리) 신경망 (Neural Networks)를 학습시키는 방법 사실상 비선형모델이 학습데이터에 있어서는 지금 오답없이 정확히 두 그룹을 분류하고 있다. 내부가 하얀 색인 점들은 실전 테스트를 위한 데이터고, 우리는 실전테스트 데이터를 맞추기 위해서 train 데이터를 바탕으로 모델을 학습시킨다. 그러나 가끔은 비선형모델 (주로 신경망학습과 같이 복잡한 연산을 바탕으로 정답을 도출하는 모델)이 결코 정답을 잘 맞추리라는 보장은 없는데, 이를 " 과적합 현상"에서 찾을 수 있다. 위 사진에서 보았을 때, 선형모델은 오답이 하나의 점에 불과한 반면, 비선형 모델은 오답인 점이 2개나 발생했다. 이러한 현상은 train 데이터에 너무 과적합된 나머지, 새로운 데이터가 왔을 때 .. 공감수 0 댓글수 0 2020. 8. 15.
[ Coursera ] 자산 배분의 강력한 tool, Black-Litterman Model Black-Litterman Model From Coursera "Advanced Portfoilo Construction Analysis" https://www.coursera.org/learn/advanced-portfolio-construction-python/lecture/Vgyoc/black-litterman-analysis Black-Litterman Analysis - Robust estimates for expected returns | Coursera www.coursera.org 배경) 일반적인 Expected Return의 한계 기존 평균-분산 모형 (Mean-Variance Portfolio)은 최적의 자산 배분을 찾기 위해 경제학적, 그리고 투자론적으로도 아주 기초가 되는 자산 모.. 공감수 1 댓글수 0 2020. 7. 29.
[ Coursera ] Style and Factors 파이썬 코드 구현 1. Factor Analysis using the CAPM and Fama-French Factor models Berkshire Hathaway 사의 수익률 데이터를 이용해 팩터 분석을 진행한다. 진행방법 1. 일별 수익률 데이터를 월별 수익률 데이터로 바꾼다. (.resample 함수 활용) 2. Fama-French (fff) 모델의 월별 수익률 데이터 세트를 가져온다. 3. CAPM 모델을 설명모델로 사용하여 1990 ~ 2012년 5월을 시장에 기인하는 부분과 시장에 기인하지 않는 부분으로 분해(using stats.api for the linear regression ) CAPM : 𝑅𝑏𝑟𝑘𝑎,𝑡−𝑅𝑓,𝑡=𝛼+𝛽(𝑅𝑚𝑘𝑡,𝑡−𝑅𝑓,𝑡)+𝜖𝑡 (결과) 4. CAPM 벤치마크 해석 - CAPM .. 공감수 0 댓글수 0 2020. 7. 17.
[카카오] 음악 플레이리스트 곡 맞추기 1 - 아이디어 브레인 스토밍 ( 0702 회의록 ) 0704 회의록 대회 초반부터 NLP로 해결해야 할 것 같은 느낌이 강력(!)하게 들어서 자연어처리를 이용한 추천시스템에 대해 간단하게 찾아보던 도중 네이버의 AI 추천시스템 AiRs 추천시스템에 관한 설명회 영상을 참고해서 방법론에 대해 공부했다. youtu.be/oTuM8WDI3nA 이 영상에서 소개하는 추천 시스템 방법론은 크게 3가지로 볼 수 있다. 이 영상의 개발자님은 보통 개발자는 추천 시스템으로 협업 필터링 방법 중 FM 방법으로 가장 접근을 많이 하기 때문에 일부러 3가지 방법론 모두 소개한다고 말씀하신다. Statistics-based 협업 필터링 딥러닝 1. Statistics-based 통계 .. 공감수 0 댓글수 0 2020. 7. 4.
[Coursera] Robust estimates for the covariance matrix, 공분산 행렬 추정 Robust estimates for the covariance matrix, 공분산 행렬 추정 출처) Coursera Online Session : Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python The curse of Dimension : 차원성의 저주(?) "추정해야 할 모수의 수는 성분 수를 증가시킬 수록 급격히 증가하는 경향이 있다." 만약 구성 성분이 N개일 때 N개의 기대 수익률을 추정해야한다. correlation parameter를 구하기 위해서는 n(n-1)/2 개의 파라미터를 구해야 한다. 또한 포트폴리오의 각 구성요소에 대해 각각 N개의 volatility(변동성) 을 추정해야 한다. 문제는 상관관계 파라미터를 도출하는 데에 있다.. 공감수 0 댓글수 1 2020. 7. 2.
[Coursera] Factor investing 의 기초, Factor란 무엇인가? 출처 : Coursera Online Courses 팩터 투자와 스마트 베타 기존의 투자방식은 active, passive 전략 중 선택하는 문제였다.. Passive 전략은 S&P500 이나 KOSPI200과 같은 안전 자산에 투자하는 방법이다. 그 외에도 지수보다 좋은 성과를 내기보다는 지수만큼만 전략을 내는 방법을 패시브 전략으로 생각하면 될 것이다. 반면, Active 전략은 지수보다 더 나은 실적을 만드는 데 집중한다. 액티브 전략은 비용이 많이 들고 일관성이 떨어지지만, 확실히 뛰어난 수익률을 기록해왔다. 액티브와 패시브 전략을 뛰어넘는 '세 번째 투자전략'은 'indexation 물가연동/인덱세이션'라고 불리는 데 액티브 투자로서 벌어들인 수익 중 일부를 지수(S&P 500)에 비례해 수익을.. 공감수 1 댓글수 0 2020. 7. 2.
[LeetCode] Add Two Numbers : 파이썬 Class 활용하기 지금까지 내가 해왔던 파이썬은 주로 주가데이터 등을 끌고와서 그냥 Dataframe에서 간단한 데이터 전처리하는 정도에 불과했다. 그저 그래프만 간단하게 그리면 완전 뿌듯해서 끝났던 거 같은데, 그 결과 데이터 프레임을 9개를 그냥 날코딩으로 하는 경지에 이르렀고 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 결국 취업 준비 겸 알고리즘 스터디에 들어갔다,,, 그러나 문제는 파이썬 초급만 3회독 했는데 여전히 함수만드는 거랑 클래스 만드는 건 쩔쩔 매고 있다는 거.... ㅠ_ㅠ # 파이썬 클래스의 "Self" # Leetcode Add Two numbers 문제 링크와 공부할 때 참고 했던 동영상도 함께 첨부합니다. https://leetcode.com/problems/add-two-numbers Add Two Numbers -.. 공감수 0 댓글수 2 2020. 6. 22.
주가 데이터에서 아웃라이어와 필터링 Source of Outliers : 이상치데이터 주의 : 금융공학교육과정 내용을 정리했기 때문에 현저히 금융데이터에 초점이 맞춰짐. 이상치데이터 처리 필요성과 발생이유 왜 고쳐야 할까? 이상치 데이터를 처리하지 않으면, 실제 결과와 완전 왜곡된 결과가 나올 수 있다. 왜 생길까? 사람의 실수 OR 컴퓨터 버그, 의도적으로 답변하지 않는 경우, 정말로 특이한 경우의 발생 등.. 때문에 생긴다. 사람 실수로 인해서도 이상치 데이터가 발생한다. 소위 finger error라고 불리는 사람이 만드는 에러는... 배후에는 엄청난 사건이 있었을 것이다. 증권사만 해도 이런 경우 몇 십억원, 몇 조원의 손해는 물론이고, finger error로 인해서 헷지펀드 하나 금방 망하고 은행이 망하는 경우도 있다고 한다. .. 공감수 1 댓글수 0 2020. 6. 16.
지장사 법복 후기 : 데싸 Nerd 필수 유니폼 # 구매계기 알 수 없는 유튜브와 인스타그램의 알고리즘을 통해,,, 횰리더님과 BTS정국님의 법복 착용샷을 보고 꽂혀버렸다,,, 횰리더 정국쓰 넘 힙하신거 아닙니까... ㅠㅠ 넘 멋있으요 아무튼 엄청 편해보이고 힙해보인다고 생각했기도 하고, 그보다도 엄청 유니크한 존재가 될 수 있을거라 생각한 나머지 (나는 ENFP).. 나도 이번 여름 40도가 넘어가는 한반도에서 힙과 시원함을 모두 챙기겠다는 생각으로 하나 구매. https://www.zijangsa.com/product/p0001-%EC%9D%B4%ED%9A%A8%EB%A6%ACst%EA%B0%9C%EB%9F%89%ED%95%9C%EB%B3%B5%EC%83%9D%ED%99%9C%ED%95%9C%EB%B3%B5bts%EC%A0%95%EA%B5%ADst.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 6. 15.

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