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JAVA 실습 #1 - interface (인터페이스) 예제: 공통 method "add"를 다른 2가지 방법으로 표현해 보자 최초 작성일: 2022년 12월 20일 화요일 Motivation 여러 class에서 공통적으로 사용하는 method를 미리 선언하고, 각 class에서 실제 어떤 method가 다르게 구현되는지 표현해 보자. 실무에서는 Interface 개념을 활용하여 여러 프로그래머가 공통 method를 각 class에서 다르게 표현할 수 있다. 이를 통해 개발의 효율성을 향상시킬수 있겠다. 또한, 같은 개념을 다른 클래스에서 다르게 구현하는 데에 사용할 수도 있다. 목차 1. 인터페이스(interface)란? 2. Eclipse에서 인터페이스 만든다 3. 나의 예제: - Class 는 2개: North, South - 공통 method: add (interface에서 명시적으로 표현) - Class North 에서..
VBA 활용 #1 - 지정된 수식으로 (format)출력하자. Motivation: 1. 자동화(automation). 2. 특정한 조건을 만족하는 cell 이 존재할 경우, 특정 cell의 수식을 수정하여 출력하자. 변수 수식 적용 전 수식 적용 후 비고 notional amount in million 10000000 10,000,000 천의 자리만큼 쉼표(,) 표시 settlement % 0.03394734 3.394734% % 표시, 소수점 6자리까지 표시 trade date ("T" day) 2022-02-01 2022.02.01.화 - 표시를 .로 변경 한글로 요일 표시 settlement date(T+5 day) 2022-02-08 2022.02.08.화 Excel 함수 중 workday(trade date, 5) 사용 사용 language: VBA 사용..
R 활용 #2 가능한 순서쌍 ordered pair (x,y) 를 출력해 보자 Motivation: 아래와 같이 여학생으로 구성된 집합과 남학생으로 구성된 집합이 주어질 경우, (여, 남) 방식으로 가능한 순서쌍 ordered pair를 전부 출력해 보자. 여학생의 집합 = {영희, 수진, 미현} 남학생의 집합 = {진수, 경호, 윤호, 명진, 기철} 예: (영희, 진수), (영희, 경호), (영희, 윤호), ... (수진, 명진), ... (미현, 진수), ... (미현, 기철) 사용한 개념: for ... loop, if ... then, 연산자(operator) %/% %%, length, matrix 등 사용 플랫폼: R Studio 작성일: 2022년 1월 29일 토요일 최종결과물: (참고를 위해 파일 첨부도 했다.) > print(x) [,1] [,2] [1,] "영희"..
(책) "모두의 SQL: 누구나 쉽게 배우는 데이터 분석 기초" (김도연 지음, 길벗 출판) 나는 data 분석을 위해 SQL 공부가 필요하다. SQL 입문서로 "모두의 SQL: 누구나 쉽게 배우는 데이터 분석 기초" (김도연 지음)을 선택하였다. 아주 만족스럽다. SQL이란? Structured Query Language (구조화 질의어, SQL)는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어이다. SQL 은 정형화된 데이터를 대상으로 분석을 하기 용이하다. 정형화된 데이터 vs 비정형 데이터 (pg.18) 정형 데이터는 (structured data) - 틀이 잡혀 있는 데이터, 체계화된 데이터 - 높은 안정성, 유연하지 못한 구조 - 금융, 제조 등 대부분 기업의 업무용 데이터베이스 비정형 데이터 - 틀이 잡혀 있지 않고, 사전 ..
(책 소개) "Do it! 데이터 분석을 위한 판다스 입문" (Chen, Daniel Y 지음 / 김영하 옮김, 이지스 퍼블리싱 출판) - Python 의 package 중 pandas 소개 Python을 활용해 data 분석을 용이하게 도와주는 package 중 Pandas가 있다. "R 과 Python의 차이"에 대한 내 생각 1. R은 통계 분석 및 보고를 위한 프로그레밍 언어이자 소프트웨어 환경이다. 수학자 및 통계학자들에게 보다 친숙한 직관을 토대(Matrix - 행결)로 구축되었다. R 에 기본적으로 포함된 dataframe 기능을 통해 숫자 외의 문자를 data 처리할 수 있다. 교육기관 (대학교 및 대학원) 의 수학과, 통계학과, 경제학과 등에서 사용하는 경우가 많아 관련 전공자들은 경험이 있는 경우가 많다. 다만, 범용 프로그래밍 언어는 아니므로 실무 현장에서 프로그래머들은 모르거나 생소한 경우가 많다. 2. Python 은 범용 프로그래밍 언어이다. 초기 설치 후의 Pyth..
[기초수학] #1 Linear Algebra (선형대수학) - Determinant 는 평행사변형의 넓이와 관계가 있다. 나는 어느날 궁금하였다: 2개 vector로 이루어진 matrix의 determinant에 대한 직관적인 해설이 무엇일까? Youtube에서 검색하여 아래 동영상을 시청했다: The determinant | Chapter 6, Essence of linear algebra - YouTube 설명도 참 좋고, 내용도 참 좋다. (심지어 한글로 번역된 자막이 첨부되어 있다.) 이 영상에서 determinant 는 (0,1), (1,0) 이라는 2개의 vector로 구성된 넓이 (정사각형의 넓이가 되겠다) 를 얼만큼 확장시킬 지에 대한 숫자라고 설명하였다. "2 Dimension (차원)에서 determinant (보통 ab - bc 라고 표현하고, 계산한다) = (a,b) 벡터와 (c,d) 벡터로 표현되는 ..
[알고리듬/패턴찾기]"하노이의 탑" ("Tower of Hanoi")이란 퍼즐에 대해 요즘 나는 생각 중이다. "하노이의 탑" ("Tower of Hanoi")이란 퍼즐에 대해 요즘 나는 생각 중이다. 1. 원반들을 움직이는 최소 숫자가 존재했던 걸로 기억한다. 2. 이 숫자가 최소 숫자라는 공식이 있었던 것도 기억한다. 3. 이 공식이 어떻게 증명되었는지가 궁금하다. 4. 이 공식을 Python, R, Julia 등 프로그래밍 언어로 알고리듬화하고 싶다. 참고를 위해, 하노이의 탑의 규칙을 적어본다: - 한번에 하나만 이동 가능하다. - 모든 원판을 마지막 기둥에 일렬로 모아야 한다. - 작은원반 위로 큰 원반을 이동할 수 없다. - 가장위의 원판만 이동가능하다. 끝 [알고리듬/패턴찾기] "하노이의 탑" ("Tower of Hanoi")이란 퍼즐에 대해 요즘 나는 생각 중이다. https://compute208..
Python - package 설치: pip install (Anaconda Navigator의 cmd.exe 이용) 최종 목표: yfinance 라는 python의 package를 설치하라 방법: Anaconda Navigator 의 'CMD.exe' 활용 절차 1. Anaconda Navigator 를 구동한다 2. CMD.exe prompt를 launch 한다. 3. cmd.exe 화면에 나오면 pip install yfinance 라고 입력한다. 4. 입력후 enter를 누르면, python 의 yfinance라는 package가 설치된다. 설치 끝 Capture된 화면으로 설명 1. Anaconda Navigator 를 구동한다 2. CMD.exe prompt를 launch 한다. 3. cmd.exe 화면에 나오면 pip install yfinance 라고 입력한다. 4. 입력후 enter를 누르면, pytho..
(책 소개) "파이썬으로 배우는 포트폴리오" (지은이: 곽승주) 초판: 2021.3.15. 요즘 읽으며 실습에 옮기는 책입니다. 지금의 저에게는 5장 (블랙-리터만 모델), 6장 (파마-프렌치 3요인 모델), 7장(금융산업과 머신 러닝), 8장(Yahoo_fin 패키지를 사용해 재무 데이터 가져오기), 부록(파이썬 라이브러리 삼총사) 부분이 특히 매력적으로 느껴지네요. 추천사: "이 책은 금융과 IT에 입문하고자 하는 사람들에게 매우 적절한 길을 제시하고 있다. 또한, 금융의 기초와 파이썬 기초를 유효적절하게 연결해 상호보완적으로 이해를 돋우고 있다. 단지 가초만이 아니라, 포트폴리오 구축, 블랙-리터만 및 파마-프렌치 요인 분석의 고급 이론을 소개하고, 다양하고 심도 있는 재무 데이터를 어떻게 추출해 사용할 수 있는지 예시를 통해 살펴보며, 머신 러닝을 소개하면서 어떻게 전략에 활용할 수 있..

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