재테크의 시작 : 적금 풍차돌리기로 목돈 만들기 재테크를 시작하기 위해서는 목돈을 마련하는 것이 중요한데, 목돈을 마련할 때 주로 쓰이는 '적금 풍차돌리기'를 소개하려 한다. *사실 재테크를 시작하기 위한 목돈을 마련할 때 뿐만 아니라 성실(?)한 사람들에게는 굉장한 힘을 가져올 수 있는 재테크 기법이라 보여진다. 적금 풍차돌리기 : 1년 만기의 적금을 매달 새로 만들며 일정한 금액을 각 적금에 불입하는 방식이다. 1년이 지나 첫 적금이 만기가 됨(그 동안 불입한 금액 + 이자를 받게됨)과 동시에 새롭게 적금을 만들어 풍차 돌리듯 계속 적금을 이어간다는 의미를 지니고 있다. *티끌모아 태산이라는 말이 있듯, 얼마 안되는 적금 이자율일지라도 적금 상품별 이자율을 잘 살펴보고 가입하는 것이 좋다. 말로만 설명하는 것보다 아래의 표를 보면 더 이해가 빠를 .. 회계(Accounting) : 재무 회계(financial accounting)와 관리 회계(managerial accounting) 회계란 무엇인가? 회사의 이해관계자들이 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 회사의 경영활동을 토대로 유용한 정보를 제공하는 것 회계정보는 목적에 따라 크게 2가지 형태로 나뉠 수 있다. 1. 재무 회계(financial accounting) : 회사 외부의 모든 관계자들을 위한 표준화된 정보를 제공하는 회계 정보로서 일반적인 회계 원칙이 담겨 있다. *재무회계에서 작성되는 재무제표는 기업이 재산(재무상태)을 어느 정도 보유하고 있는 지를 나타내는 대차대조표(B/S)와 기업이 어떠 활동을 통해 얼마만큼의 이익을 얼마나 올렸는가 하는 경영실적을 나타내는 손익계산서(P/L)로 구성되어 있다. *대차대조표(Balance Sheet : B/S)와 차변(Debit) 대변(Credit) - (https://honeyt.. [개발자 리뷰] 모두의 데이터분석 with 파이썬 개발자 리뷰어로서 처음으로 리뷰해드릴 책은 '모두의 데이터분석 with 파이썬' 이라는 책입니다. 처음 책을 받았을 때, 두께가 조금 있어서 내용도 어려운 책이 아닐까 하는 걱정이 있었는데요 막상 책을 읽어보니 책에 나온 코드를 따라 실습하기 위해 필요한 툴들에 대한 설명과 설치 과정을 쉽게 설명을 잘 해주었고 데이터 분석에 쓰이는 파일 추출 과정 및 파이썬 라이브러리를 통한 분석과정이 따라하기 쉽게 되어있었습니다. 특히나 각 문제의 마지막 부분에 한번 더 코드를 전체적으로 정리하며 설명해주는 부분이 인상적이었습니다. 우선 1장에 해당하는 '기온 공공데이터' 에서는 기온 공공데이터를 제공하는 웹 사이트에서 CSV형식으로 데이터를 가져오는 방법과 이를 토대로 분석하기 위하여 사용될 툴(아나콘다를 통한 주피.. [Machine Learning] k-NN(KNN, k-Nearest Neighbor, k-최근접 이웃) 알고리즘을 활용한 머신러닝 모델 만들기 k-NN(KNN, K-Nearest Neighbor, k-최근접 이웃 알고리즘) : 새로운 데이터가 주어졌을 때, 훈련 데이터(training set)에서 새로운 데이터에 가장 가까운 k개의 이웃을 찾는 알고리즘 싸이킷런(scikit-learn)에서의 k-Nearest Neighbor 알고리즘은 neighbors 모듈 아래 KNeighborsClassifier 클래스에 구현되어있다. 따라서 K-Nearest Neighbor 알고리즘은 KNeighborsClassifier 클래스를 통해 객체를 만들어 사용할 수 있는데, 이때 매개변수로 찾고자 하는 이웃의 개수(n_neighbors)를 지정해 줄 수 있다. (아래의 경우 편의를 위하여 n_neigbors의 값을 1로 지정) 다음으로 앞서 생성하였던 훈련 데.. [Machine Learning] 머신러닝 알고리즘(Machine Learning Algorithm) 적용에 앞선 데이터 분석 데이터 셋(dataset)을 대상으로 머신러닝 알고리즘(지도 학습(Supervised Learning))을 적용하기에 앞서 다음 세 가지를 평가해야 한다. (인공 지능(Artificial Intelligence),머신 러닝(Machine Learning),딥 러닝(Deep Learning) 이란?: https://honeyteacs.tistory.com/8) 1. 해당 데이터 셋이 가지고 있는 키 값들(keys)이 무엇인지 2. 해당 데이터 셋 중 어느 것들을 머신러닝 모델을 만드는데 사용할 training set으로 사용할 것이며, 어느 것들을 모델이 잘 작동하는지를 평가하는 test set으로 사용할 것인지 3. training set을 기반으로한 출력값(클래스)들이 training set의 특성들에.. 주식(Stock)과 펀드(Fund)의 차이점 주식(Stock)이란? 기업의 지분을 자신이 직접 구매함으로서, 기업의 지분 일부를 소유하는 방식으로 투자하는 것(직접 투자) *주식투자 절차 : 주식거래 계좌 개설 --> HTS(Home Trading System. 컴퓨터용 증권 거래 시스템) or MTS(Mobile Trading System. 휴대폰용 증권 거래 시스템) 설치 --> 공인 인증 및 ID 등록(HTS, MTS 모두 하나의 ID로 사용 가능) --> 나에게 적합한 트레이딩 채널 선택 후 투자 시작 장점 : 누구나 쉽게 참여 가능, 투자금의 무제한성, 높은 수익성, 높은 환금성(언제든지 현금화 용이). 단점 : 높은 위험률 펀드(Fund)란? 한마디로 말해서 여러 투자자들로 부터 얻은 투자금의 집합체. 이러한 자금을 자산운용회사가 유가증.. Machine Learning 프로젝트 진행에 앞선 가상환경(Virtual Environments)의 필요성, 파이썬 라이브러리 소개 현재 진행중인 프로젝트의 대략적인 개요는 다음과 같다. 우선, 아나콘다(ANACONDA)를 통하여 가상환경(Virtual Environments)을 설정하는 이유는 각 프로젝트마다 필요한 설정을 만들어 놓은 가상환경들을 적용함으로서 통합개발환경(IDE)에 생성된 여러 프로젝트로 인해 생길 수 있는 혼동을 막을 수 있다는 것이다. 이를테면, 만일 각 프로젝트마다 가상환경 설정을 하여 프로젝트를 운용하지 않는다면 빌드 과정에서 프로젝트 설정에 대한 경로를 찾는 과정에 문제가 생길 수 있다. 장고 레스트 프레임워크(Django Rest Framework)에 대해서는 간단히 설명을 하였고(https://honeyteacs.tistory.com/6) 파이썬의 대표적인 데이터 분석, 머신러닝 라이브러리들에 대해서 .. [Machine Learning] 인공 지능(Artificial Intelligence), 머신 러닝(Machine Learning), 딥 러닝(Deep Learning) 이란? 인공 지능 (Artificial Intelligence) 머신 러닝과 딥 러닝을 포괄하는 개념으로서, 인간만이 할 수 있다고 믿었던 생각과 행동들을 컴퓨터가 수행하게 하는 것을 목표로 하는 일련의 소프트웨어, 논리, 사고 등을 말한다. 매우 포괄적인 의미를 지니며 특정 기술 분야의 이름이 아니라 지능적인 요소를 가진 모든 것들을 말하기도 한다. 머신 러닝 (Machine Learning) 인공지능 분야의 일부로서, 기계학습이라고도 불린다. 기계(컴퓨터)가 직접 데이터를 학습하여 새로운 데이터가 주어졌을 때, 이를 학습된 모델을 기반으로 평가를 하는 것을 뜻한다; 데이터로부터 지식을 추출하는 작업 (데이터를 이용한 모델링 기법) 머신 러닝은 출력(답)이 주어지는가 아닌가에 따라 두 가지 유형으로 존재한다... 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 다음
