《 구글 Colab으로 배우는 주가 예측 머신러닝 》은 주가 예측에 관심이 있는 독자들을 위한 혁신적인 학습 자료입니다. 이 책은 주가 예측을 위한 머신러닝 기법과 구글 Colab의 강력한 기능을 결합하여 주가 예측에 대한 이해를 쉽고 효과적으로 돕는 자습서 형태의 책입니다.
최근 빠르게 성장하고 있는 머신러닝 기술은 주가 예측 분야에서도 많은 주목을 받고 있습니다. 이 책은 이러한 머신러닝 기술을 활용하여 주가 예측을 진행하는 방법을 자세히 설명합니다. 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성되어 있으며, 복잡한 수학적 개념을 최소화하여 머신러닝에 대한 이해도 없는 독자들에게도 접근성을 제공합니다.
김경중 (Senior Technical Architect)
현재 외국계 솔루션 회사에서 Digital Transformation, CRM, Business Intelligence 관련 프로세스 및 솔루션 컨설팅 경력이 있다. 인하대에서 전자공학, 서강대에서 경영학 석사를 전공하였으며 박사과정 중인 그는 오라클, IBM, Salesforce 등 다양한 외국계회사와 외국에서 IT 경험을 축적하였고, 수 많은 대기업 고객사와 중견기업을 대상으로 IT 컨설팅 및 시스템 구축을 수행해왔다.
Solution Architecture, Digital Marketing, Data Warehouse, Contact Center Automation 및 IT Service Management 분야에 전문성이 있으며, 다양한 Digital Transformation 솔루션 기반으로 성공적인 비즈니스의 변화를 이루도록 대상 기업에 Advisory를 수행하고 있다.
제1장 소개
1.1 주가 예측의 중요성
1.2 주가 예측에 머신러닝 활용하기
1.2.1 충분한 양의 주가 데이터 확보하기
1.2.2 적절한 머신러닝 알고리즘 선택하기
1.2.3 데이터와 알고리즘의 결합
제2장 구글 Colab 소개
2.1 Colab의 기능과 장점
2.2 Colab 환경 설정하기
2.3 Colab 노트북 사용 방법
제3장 데이터 수집
3.1 주가 데이터 소개
3.2 데이터 수집 방법
3.3 데이터 전처리
제4장 머신러닝 모델 개요
4.1 주가 예측에 사용되는 머신러닝 모델
4.2 모델 선택 및 설계
제5장 데이터 시각화와 탐색적 분석
5.1 데이터 시각화 도구 소개
5.2 주가 데이터 시각화하기
5.3 주가 데이터 탐색적 분석
제6장 특성 공학
6.1 기존 특성의 활용
6.2 새로운 특성 생성
제7장 학습 및 평가
7.1 데이터셋 분할
7.2 머신러닝 모델 학습
7.3 모델 평가
제8장 주가 예측과 결과 분석
8.1 예측 결과 시각화
8.2 예측 결과 해석
8.3 모델 성능 개선 방법
제9장 추가 기능 및 확장
9.1 다른 주식 데이터 예측하기
9.2 외부 데이터 활용하기
9.3 실시간 주가 예측
제10장 코딩 실습
10.1 필요한 라이브러리 가져오기
10.2 금융데이터 수집 라이브러리 설치
10.3 라이브러리 불러오기
10.4 SK하이닉스 주가 불러오기
10.5 데이터 전처리
10.6 특성 공학
10.7 데이터 분할
10.8 머신러닝 모델 학습
10.9 예측 및 평가
10.10 실제 미래 값 예측
제11장 결론
전자책 
