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금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 (파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용): 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용
발행연도 - 2021 / 지음:얀네스 클라스 , 옮김:박진수 / 위키북스- 도서관 송도국제기구도서관
- 자료실 송도국제기구도서관
- 부록 부록없음
- 등록번호 SL0000021954
- ISBN 9791158392321
- 형태 xxii, 486 p. 24 cm
- 한국십진분류 사회과학 > 경제학 > 금융
- 카테고리분류
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전체도서관 소장정보
| 자료실 | 대출상태 | 반납예정일 | 청구기호 | 등록번호 | 자료예약 | 상호대차 | 책마중 | 정보출력 |
|---|
새롭게 발전한 머신러닝 기술을 탐구하고, 보험 처리나 이체 및 대출 관리를 비롯하여 다양한 금융 업무에 이 기술을 어떤 식으로 적용할 수 있을지를 보여준다. 핵심 머신러닝 기술에 필요한 개념과 알고리즘을 설명하고, 파이썬 코드로 작성한 예제를 제시해 모델을 직접 구현해 볼 수 있게 한다.
환율의 대전환: 경제 질서의 변곡점에서 글로벌 통화의 미래를 말하다
2025 / 지음: 오건영 / 포레스트북스
7일 만에 끝내는 금융지식 : 금융의 기초부터 실전까지, 이보다 쉬울 수 없다
2016 / 정웅지 지음 / 원앤원북스
자본에 관한 불편한 진실
2015 / 정철진 지음 / 아라크네
왜 지금 핀테크인가? : 송금, 결제에서 인터넷 전문은행까지 손끝에서 이뤄지는 금융 신세계
2015 / 지음: 커넥팅랩 / 미래의창
국제금융 관계법률
2011 / 한국금융연수원 엮음 / 한국금융연수원
(까칠한) 금융이야기 = Sensitive finance story
2019 / 지음: 한동희 / 지식공감
국제관계와 현대사회 그리고 시민교육
2007 / 허영식 지음 / 원미사
금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 (파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용): 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용
2021 / 지음:얀네스 클라스 , 옮김:박진수 / 위키북스
부자는 돈이 일하게 한다 : 자수성가한 70억 자산가의 25년 재테크 노하우
2017 / 지은이: 강용수 / 리더북스
(강창희의) 100세 설계 수업: 3050에게 필요한 노후 준비 참고서
2025 / 지음: 강창희 , 유치영 , 신상훈 / 중앙북스
돈에서 자유로워지는 시간 : 일생에 한 번 돈 걱정 없는 시스템 만들기
2016 / 고득성 지음 / 다산북스
은퇴부자들 : 강남의 3040, 은퇴준비는 이미 끝났다
2014 / 고준석 지음 / 흐름출판
6개월에 2천만 원씩 꼬박꼬박 쌓이는 월급 재테크: 월급쟁이들의 빈부를 가르는 특별한 출발선
2021 / 공길옥 지음 / 헤리티지
이 책은 돈에 관한 동기부여 이야기 : 돈에 대해 어떠한 노력도 하지 않는 너에게
2024 / 지음: 곽지현 / 생각지도
푼돈을 목돈으로 만드는 생활의 기술(풍족하게 쓰면서도 알차게 돈 모으는 법)
2019 / 지음:구채희 / 원앤원북스
(그림으로 개념을 이해하는)알고리즘
2020 / 지은이: 아디트야 바르가바; 옮긴이: 김도형 / 한빛미디어
(인공지능 투자가) 퀀트 : 알고리즘 세계 금융시장을 침공하다
2017 / 지음: 권용진 / 카멜북스
퀀트의 세계 : 금융 데이터 과학자를 위한 퀀트 실무·취업 가이드
2022 / 지음: 홍창수 / 에이콘(에이콘출판주식회사)
머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 : 캐글 수상작 리팩터링으로 배우는 문제해결 프로세스와 전략
2022 / 지은이: 신백균 / Golden Rabbit(골든래빗)
리액트를 다루는 기술 : 실무에서 알아야 할 기술은 따로 있다
2019 / 지음: 김민준 / 길벗
딥러닝을 위한 수학 : 신경망 수학 기초부터 역전파와 경사하강법까지
2022 / 지음: 로널드 크노이젤 ; 옮김: 류광 / Jpub(제이펍)
웹 앱 API 개발을 위한 GraphQL : 그래프 이론, 스키마, GraphQL 서비스와 클라이언트까지
2019 / 지음: 이브 포셀로 ; 알렉스 뱅크스 ; 옮김: 배영 / 인사이트
파이썬으로 웹 크롤러 만들기
2016 / 지음: 라이언 미첼 ; 옮김: 한선용 / 한빛미디어
(데이터 과학 기반의) 파이썬 빅데이터 분석
2020 / 지음: 이지영 / 한빛아카데미
(텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는) 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지
2022 / 지음: 전창욱, 최태균, 조중현, 신성진 / 위키북스
R로 하는 퀀트 트레이딩 : R을 활용한 금융 데이터 분석과 알고리즘 트레이딩
2017 / 지음: 해리 조가코퓰러스 ; 옮김: 이민재 / 에이콘
9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석
2018 / 지은이: 샌디 라이자 ; 유리 레이저슨 ; 션 오언 ; 조시 윌스 ; 옮긴이: 박상은 ; 권한철 ; 서양주 / 한빛미디어
(김기현의)자연어 처리 딥러닝 캠프: 파이토치 편
2019 / 지음: 김기현 / 한빛미디어
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부동산 트렌드 2025 : 서울 아파트 슈퍼사이클 진입 : 하버드 박사 김경민 교수의 부동산 투자 리포트
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2022 / 지음: 루미블루 / 루비페이퍼
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2025 / 지음: 데이비드 맥윌리엄스 ; 옮김: 황금진 / 포텐업
주요 키워드
통계(나이)
| 나이 | 대출건수 |
|---|---|
| 10대 미만 | 0 |
| 10대 | 0 |
| 20대 | 0 |
| 30대 | 0 |
| 40대 | 1 |
| 50대 | 0 |
| 60대 | 0 |
| 70대 | 0 |
| 80대 | 0 |
| 90대 | 0 |
통계(연도)
| 연도 | 대출건수 |
|---|---|
| 2017년 | 0 |
| 2018년 | 0 |
| 2019년 | 0 |
| 2020년 | 0 |
| 2021년 | 0 |
| 2022년 | 0 |
| 2023년 | 1 |
| 2024년 | 0 |
| 2025년 | 0 |
| 2026년 | 0 |