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이 스터디는 ChatGPT와 파이썬을 활용하여 경제 데이터를 분석하는 방법을 학습하는 것을 목적으로 합니다. 학생들은 다양한 데이터 수집 기법, 전처리 방법, 탐색적 데이터 분석, 시계열 분석, 예측 모델링, 금융 데이터 분석, 정책 분석, 리스크 분석, 자연어 처리 등의 기술을 습득하게 됩니다. 또한, ChatGPT를 활용한 데이터 분석 자동화 및 실시간 분석 방법도 학습하게 됩니다.
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📅 매주 2회 월요일/목요일 진행되고, 필요에 따라 현장 스터디가 진행될 수 있습니다.
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👨🏫 총무는 황의찬 박사과정 학생이 맡습니다.
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🗣️ 발표를 맡은 학생은 프롬프터와 코드, 설명을 제시합니다.
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📝 발표를 맡은 학생은 예제까지 만들어 와야 합니다.
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💻 IDE는 Google Colab을 사용하고, Github을 통해서 파일과 데이터를 공유합니다.
| 주차 | 주제 | 학습 내용 | 과제 |
|---|---|---|---|
| 1차 | 스터디 소개 및 환경 설정 | 강의 개요, Google Colab 및 Github 환경 설정 | - |
| 2차 | Python 기초 | 기본 문법, 데이터 구조, 라이브러리 (Pandas, NumPy) | 연습 문제 1 |
| 3차 | 데이터 수집 및 전처리 | 웹 스크래핑, API 활용, 데이터 정제 및 변환, Global Economic Indicators 데이터 | 연습 문제 2 |
| 4차 | 탐색적 데이터 분석 (EDA) | 데이터 시각화, 통계적 분석, World Bank GDP 데이터 | 연습 문제 3 |
| 5차 | ChatGPT 소개 및 활용 | ChatGPT 개요, OpenAI API 사용법 | API 활용 연습 |
| 6차 | 자연어 처리 기초 | 텍스트 전처리, 토큰화, 임베딩, IMF Economic Outlook 데이터 | 연습 문제 4 |
| 7차 | ChatGPT를 이용한 데이터 분석 | 자연어로 데이터 질문하기, 결과 해석 | 실습 과제 1 |
| 8차 | 경제지표 분석 | 주요 경제지표 이해 및 분석, OECD Unemployment 데이터 | 지표 분석 과제 |
| 9차 | 시계열 데이터 분석 | 시계열 데이터 처리 및 예측, FRED 시계열 데이터 | 시계열 분석 과제 |
| 10차 | 머신러닝 기초 | 회귀 분석, 분류 기법, Kaggle Stock Market Data | 연습 문제 5 |
| 11차 | ChatGPT와 머신러닝 결합 | 머신러닝 모델 해석 및 ChatGPT 활용 | 실습 과제 2 |
| 12차 | 종합 실습 | 실제 경제데이터 분석 프로젝트 수행 | 프로젝트 주제 선정 |
| 13차 | 프로젝트 진행 | 프로젝트 진행 및 피드백 |