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확률, 통계 및 데이터사이언스 데이터 분석 분석 어떤 현상을 보고 알고 싶은 것을 정의 왜 그런일이 벌어졌는지(원인)를 정량적 및 체계적으로 추측 통계적 검정을 통해 주장 알고리즘을 이용하여 현상을 재현해내며 주장을 설명 미래에 사용 분석 도구 분석 2. 데이터 시각화, 기술적 분석, 데이터 집계, 상관분석 등 분석 3. 통계추론, 확률적 검정 분석 4. 확률통계, 기계학습, 딥러닝, 지도학습, 비지도학습, 강화학습, 검증지표 등 확률과 통계 일반적으로 확률을 사용해서 통계적 특성을 알아낸다. 데이터를 통계적으로 표현하여 무언가를 추론하거나 예측을 할 때 확률을 이용해서 설명 통계 추론 일부 데이터(주어진 데이터)로 전체 특성(모델 예측)을 확인하고, 이를 가정(주어진 모델)하여 확률적으로 전체를 예측(..

금융 공학 모델링과 데이터사이언스 모델링 사회 현상이나 시스템 특성을 수학적 함수로 구현하고 변화를 대응 및 반영하기 위해 변수 또는 파라미터를 통제하여 모형을 제작한다. 금융 공학 모델링 높은 정확도를 도출하는 고도화 데이터사이언스 방법론들이 결합되기 때문에 고급수학(미분방정식), 컴퓨테이션 사용이 필수적이다. 수 백년의 역사를 다 공부하기보다 강력한 도구(확률, 통계, 엑셀, 파이썬 등)을 사용해서 역으로 한단계씩 탑을 쌓아서 구축해나아가는 것이 목표이다. 비즈니스와 시장의 변화 과거 데이터 수집은 보고서 또는 리포트 등 사후적으로 평가되기 때문에 오랜시간이 소요되었다. → 국민들은 시장에서 이미 체감 현재는 수학 + 컴퓨터로 고도화된 통계추론 / 머신러닝 / 딥러닝 등 기술로 각종 대체 데이터를 실..

금융 공학 Financial Engineering 공학 기술적 문제를 대상으로 문제를 발견하고 기술적 해결책을 제시하는 학문 금융 공학 [ 문제 발견 + 기술적 해결 + 사회적 해결 ] 의 융합 학문 불확실성을 줄이기 위해 정통 수학/공학이 강점을 발휘하면서 쉽게 해결하지 못했던 복잡한 금융 문제들을 해결하면서 영향력이 점차 확대 되었다. 문제 발견 예) 달러 유동성이 낮을 때 하필 시중 은행이 달러가 필요할 경우 어떻게 마련하는게 최선인가? 기술적 해결 문제 해결/타개 하기 위해 창의적 방법 구상 필요 예) 자금 시장에서 일단 원화를 차입하고, 차입한 원화로 달러를 매수한다. 마지막으로 1년뒤 원화 상환을 위한 원화 매수선도 매입 + 1년 뒤 달러 상환을 위한 달러 매도선도 매입 사회적 해결 예) 합성..