파이썬을 통한
부동산 데이터 수집 및 분석

파이썬 기초부터 실제 부동산 데이터를 활용한 매매분석, 수요예측, 시각화까지

난이도
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수치화 된 데이터를 이용한 파이썬 부동산 데이터 수집 및 분석
아직도 감으로 투자하시나요? 더이상 경험과 구술이 아닌 계량화 된 데이터로 부동산 투자를 시작하세요. 본 과정은 파이썬을 이용해 부동산 관련 공공데이터를 지역별(시,도,군,구), 시기별로 분석합니다. 그 후 이를 시각화하여 적절한 투자 타이밍과 지역을 선별할 수 있습니다.

✓ 공공포털데이터를 이용해 전국 평균 아파트 매매가격과 전세가격 분석 → 갭 투자 유망 지역 분석
✓ 갭투자 시기 및 저평가된 지역 선정 등의 인사이트를 얻을 수 있음
✓ 공공데이터 API 활용하여 실거래가 데이터를 수집하여 추세 분석
일    정미정 | 4회
매주 토요일 14:00 ~ 17:00 | 일 3시간
총 12시간 강의
정    원20명
준비물필기구
가    격60만 원50만 원
장    소러닝스푼즈 강의장
강남대로94길 15, S2빌딩 4층

# 강남역 11번 출구 3분 거리 (지도확인)

공공데이터 수집부터, 시각화까지! 파이썬을 활용한 부동산 데이터 분석 '저자 직강'
파이썬으로 공공데이터를 가지고 와서 이 데이터들을 사용하기 쉽게 정리 후 목적와 상황에 맞는 나만의 분석 자료를 만들어 봅니다.

‘파이썬을 활용한 부동산 데이터 분석’ 저자 직강! 국내에 여러 산재되어 있는 부동산 데이터는 무수히 많습니다. 실거래가부터 시작해서 KB부동산에서 제공하는 매매가격, 전세가격 지수 데이터, 학군 데이터, 일자리, PIR 데이터 등 무수히 많습니다. 이러한 데이터를 활용한 유의미한 분석은 엑셀로는 쉽지 않으며, 본 강의는 일반인도 쉽고 빠르게 배울 수 있는 파이썬을 이용해 다양한 부동산 데이터를 수집하여 정리하고 서로 연결하여 분석하는 방법을 학습합니다. 단순 분석에만 그치지 않고 데이터들의 Story를 한 눈에 볼 수 있도록 시각화까지 학습하실 수 있습니다.
[추천사] 김성일(‘마법의 돈굴리기’ 저자)
“저자는 공개된 부동산 관련 데이터와 파이썬을 사용하여 데이터를 수집, 가공, 처리 및 시각화하는 과정을 단계적으로 보여주고 있다. 책을 따라 하나씩 코드를 실행하다보면 일반적이거나 막연하게 보이는 부동산 관련 사회, 경제, 문화, 정치현상들이 관련 데이터분석을 통해 현상의 관계나 흐름을 수치화된 시각으로 바라볼 수 있다는 자신감이 든다. 무엇보다 코드 한 줄, 한 줄씩 상세한 설명을 달아놓은 저자의 수고가 놀랍고 감사하다. 부동산이란 영역을 데이터를 이용하여 계량화하고 분석해보고 싶은 사람들에게 일독을 권한다.”
책에서 다루는 KB데이터 뿐만 아니라,
더 나아가 전세/매매/갭 지역/학군/상권 분석 및 시각화까지 배울 수 있는 과정입니다.

| 그렇다면, 왜 부동산 투자를 위해 '파이썬'을 사용해야 할까요?

여기저기 산재된 부동산 데이터, ‘한 눈’에 보며 ‘투자 타이밍’을 잡아야하기 때문입니다.
“그렇게 하기 위해선, 결과값을 한 곳에 모아 그래프화 할 수 있어야 하죠.”

매일 업데이트 되는 부동산 데이터를 활용해 내가 원하는 용도로 보고 싶다면 빠르게 데이터를 처리하고, 시각화하여 분석할 수 있어야 합니다. 하지만 엑셀은 처리 속도가 매우 더딥니다. 엑셀로 2015년부터 2019년까지 부동산 가격 변동 추세가 아파트 분양가에도 반영되는지 알고 싶다면 사이트에서 하나하나 자료를 다운 받고 복잡한 함수를 사용하여 각각의 값을 지정하는 과정이 필요하죠. 그렇다면 이런 비효율성을 제거하고, 여기저기 산재되어 있는 부동산 데이터들을 한 곳에 모아 신속하게 보고 분석할 수 있는 방법은 없을까요?
“그래서 답은 파이썬 입니다.”

파이썬은 데이터 분석’ 에 특화되어있는 프로그래밍 언어로써 대용량의 데이터를 정리하고 분석하는데 아주 유용합니다. 엑셀은 데이터가 1048576행 밖에 로드가 안되며 그 상태에서 여러 방향으로 함수값을 이용해 분석을 하기 때문에 속도가 느리고 유연성이 떨어집니다. 하지만, 파이썬은 코드를 알고 미리 입력해두면 필요한 자료나 패키지 (아파트 매매가, 전세가, 월세가)를 불러오고 조합하여 분석 목적 (지역별, 시기별)에 맞는 작업을 빠르고 정확하게 수행할 수 있기 때문입니다.
“ 한번 배워서 끝이 아닙니다. 원하는 목적으로 무한하게 활용이 가능합니다.”

파이썬 코드만 잘 작성하여 정리해두면 부동산 데이터를 세대별, 지역별, 입주시기별, 년도별 등으로 빠르게 활용이 가능합니다! 타인이 분석한 자료가 아닌 나만의 인사이트가 담겨져 있는 분석 자료를 만들어 가져가세요. 자동적으로 업데이트를 시켜 나만의 부동산 수급 분석자료로 부동산 투자와 분석의 흐름을 잡을 수 있습니다.

| 강의특징

부동산 데이터 수집부터 가공, 시각화 실습

부동산 데이터 분석을 시작하기에 앞서 신뢰할 수 있는 부동산 데이터 자료를 어디서 수집하고, 전처리를 하여 어떻게 시각화하는지, 이를 통해 투자 유망지역과 기피지역, 투자 시기에 대한 분석 등 다양한 방법론을 통해 인사이트를 얻어가실 수 있습니다,

신뢰할 수 있는 부동산 빅데이터 구축

단순히 데이터를 학원에서 제공해주는 라이브러리로 돌려보는 수업이 아닙니다. 본인의 상황과 목적에 맞게 직접 원하는 페이지 혹은 API에서 데이터를 수집하는 과정을 다뤄봅니다. 이후 수집한 데이터를 분석할 수 있게 전처리 후, 실제 시각화 등 데이터 분석 사이클을 돌려봅니다.  

투자 인사이트를 도출해내기 위한 실전 위주의 수업

본인의 상황과 목적에 맞게 최대한 실전에서 사용할 수 있도록 학습합니다. 부동산 데이터를 수집하고자 하는 홈페이지, API 등을 선정하여 해당 데이터에 맞게 전처리 작업, 그리고 최종적으로 다양한 분석을 할 수 있는 이론들을 학습합니다.  

| 분석 로드맵

| 실습 예시

1. 한국감정원에서 부동산 엑셀 데이터 수집

3. 결과값을 기반으로 도식화 및 시각화

2. 데이터를 통해 전국 평균 아파트 매매가격과 전세가격 분석

4. 매매 시점 및 지역 선정 인사이트 도출

| 수강대상

감이 아닌 수치화 된 부동산 데이터를 근거로 투자하고싶은 투자자

데이터 분석을 통해 투자 지역 선정 및 시기에 대한 인사이트가 필요하신 분

부동산 데이터를 효과적으로 분석하여 이를 활용해보고 싶으신 분

더이상 감이 아닌 계량화 된 결과값으로 제대로 투자하세요.
부동산 데이터 분석 과정, 오직 러닝스푼즈에서 만나보실 수 있습니다.

| 수강효과

국내 및 해외 부동산 투자 단계별 핵심 노하우

현장 경험을 바탕으로 한 전문가의 부동산 투자과정 및 운용에 대한 흐름과 사례를 이해할 수 있으며, 국내 부동산 / 해외부동산 투자 단계별 주요 핵심 사항에 대한 노하우를 전달 받으실 수 있습니다.

사업 리스크 진단 및 Cash Flow 엑셀 작성 모델링

부동산 시장과 거시경제 흐름, 시장분석, 지역분석 등을 통해 사업리스크를 진단할 수 있는 능력을 기르고, 국내외 부동산 투자에 관련한 Cash Flow 작성을 엑셀을 활용하여 실습합니다.

상업시설, 주거시설 개발 사례 및 사업성 분석

상업용 부동산 개발의 자금조달 방법, 금융구조, 절차 등을 이해하며, 실제 상업시설 및 주거시설 개발사례를 통해 부지선정, 리스크, 사업성 분석 등 실제 프로젝트에 적용 가능한 시각을 기를 수 있습니다.

| 수강후기

여러 데이터를 가져와 분석하고 크롤링 했다는 점이 가장 유용했습니다. 그리고 강의 진행 중 궁금한 점이 생겼을 때 강사님께서 바로바로 해결해주셨던 점과 질의응답 시간이 가장 만족스러웠어요. 데이터 분석뿐만 아니라 부동산 전반에 대한 유익한 정보들도 많이 얻어갈 수 있었습니다..

한상현 님 후기

직장인

강사님의 설명력과 전달력이 최고입니다. 또한 질문 시 친절하게 답변해주셨으며 수업 시간이 끝나고나서도 궁금했던 점들을 모두 해결해나갈 수 있었습니다. 특히나 다양한 데이터를 보고 다룰 수 있었던 점이 가장 좋았습니다. 실무에 바로 적용이 가능할 수 있게끔 알려주신 점이 가장 유용했던 것 같습니다.

데이터 분석

장영실 님 후기

경영지원

평소에 궁금했던 것들을 많이 배울 수 있었고, 매우 유익한 수업이었습니다. 특히 공공 데이터 포털에서 API 를 이용하여 데이터를 가져온 수업 내용이 가장 만족스러웠고 스타벅스 매장에서 정보를 추출하여 활용하는 것도 재밌었습니다. 또한 dataframe 사용법을 익힐 수 있는 시간도 유용했어요.

김진혁 님 후기

IT

| 커리큘럼

기본적인 부동산 데이터 수집과 가공을 위한 파이썬 기초와 문법을 학습합니다. 이후, 파이썬에서 데이터 분석과 전처리에 가장 많이 쓰이는 모듈인 Pandas를 부동산 데이터 예제와 함께 학습하는 과정을 통해 데이터 분석을 시작할 수 있습니다.

내용

  • 파이썬을 활용을 위한 핵심 문법
  • 파이썬 기본 문법을 활용한 미니 프로그램 만들기
  • 데이터 전처리와 분석을 위해 필요한 Pandas 기본학습
웹 크롤링은 인터넷 상의 데이터들을 파이썬을 이용해 자동으로 수집하는 기술을 뜻합니다. 인터넷 상에 존재하는 다양한 부동산 데이터를 수집하기 위하여 웹 크롤링에 대해 배우고 실습합니다.

내용

  • HTML, CSS, 네트워크의 기본 원리 익히기
  • Requests 와 bs4 모듈이란?
  • 간단한 웹 크롤링 연습 및 실습
Open API에서 데이터를 가져오는 방법에 대해서 공공 데이터 포털에 있는 한국 교통 공사의 아파트 실거래가, 전세가 데이터를 수집하는 방법에 대해서 배웁니다.

내용

  • API란 무엇일까?
  • 공공데이터포털을 이용하여 실거래가 데이터 가져오기
  • 분양 데이터를 얻을 수 있는 사이트 분석
  • 파이썬을 이용하여 다년간 전세/매매가 데이터 수집/정리/분석
지난 시간에 배웠던 API 에서 필요한 데이터를 가지고 와서 갭 투자 가능한 지역을 그래프로 한 눈에 볼 수 있도록 처리하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 여기저기 산재 되어있는 데이터를 한번에 정리하여, 시각화 할 수 있습니다.

내용

  • 매매/전세 엑셀 데이터 불러오기
  • 포털사이트에서 해당 데이터를 가져와 직접 실거래,매매,전세가 수집/정리/분석
  • 매매/전세가 데이터를 기반으로 한 갭 투자 지역 분석
유망 재테크 지역과 관련해서 학세권, 스세권이라는 단어가 있는 만큼 유망 학군과 더불어 스타벅스 상권을 파악하는 것도 중요합니다. 진학 데이터를 기반으로 유망 학군을, 상권 데이터를 이용해 스타벅스 밀집 지역을 파악한 후 이를 막대그래프(시각화)로 나타내봅니다.

내용

  • 데이터포털을 이용하여 진학 데이터 가져오기
  • 상권 분석 사이트를 통해 스타벅스 관련 데이터 저장하기
  • 학군 및 스타벅스 상권 분석
  • 분석한 내용을 바탕으로 스타벅스 밀집 지역 시각화 (막대그래프)

| 강사소개

박준규 강사

(현) 스타트업 대표
(현) 제조업, IT기업 파이썬 강사
(전) 핀테크 기업 코스폴 데이터사이언티스트
(전) FN Pricing 퀀트팀 연구원
(전) 신한금융투자 퀀트 데이터 분석
- 고려대학교 경제학과 졸업 (수학 이중전공)
- 고려대학교 Finance Engineering 대학원 졸업
- 저서: 퀀트 전략 파이썬으로 세워라

1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 저는 파이썬으로 부동산 데이터 분석 수업을 맡게 된 박준규라고 합니다. 저의 원래 전공은 금융 데이터 분석이지만 최근 부동산 투자에 관심을 가지면서 금융만큼 풍부한 데이터를 가진 부동산 분야에서 왜 이 데이터들을 제대로 활용하지 않는지 의문이 생겼습니다. 그래서 직접 파이썬을 가지고 부동산의 여러 데이터를 가지고 분석을 하게 되었고 어느새 책까지 쓰게 되었습니다. 부동산 투자를 하면서 저와 같이 왜 이런 데이터들을 활용을 안 하지, 혹은 부동산 데이터들을 자유자재로 사용해 보고 싶다 생각하시는 분들은 이 강의를 들으시면 도움이 많이 되실 겁니다.

2. 데이터 분석 입문 과정을 비전공자/비개발자도 따라갈 수 있을까요?

처음부터 비전공자 대상으로 하는 강의인 만큼 파이썬을 처음 해 보시는 분들이 쉽게 따라갈 수 있게 기획이 되었습니다. 부동산 데이터 분석을 위해서 처음부터 모든 파이썬 문법을 알 필요는 없습니다. 꼭 필요한 기본 문법만 익히시고 필요할 때마다 찾아서 사용하시면 됩니다.

3. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

강의에서는 파이썬으로 부동산 데이터를 가지고 와서 이 데이터들을 사용하기 쉽게 정리하고 나에게 필요한 정보를 얻을 수 있게 조작하는 방법에 대해서 다룹니다. 예를 들어 많은 부동산 앱들이 제공하는 공시가격을 가져오고 정리해서 조작하는 방법 등을 배웁니다. 때문에 수업의 대부분은 직접 코딩을 하는 실습 위주로 진행하게 될 것입니다. 실거래가, 경매데이터, 입주데이터(전세/매매가) 등 여러분들이 부동산 투자시 실제로 사용하는 데이터들을 수업시간에 사용합니다. 만약 오를 부동산을 찍어준다거나, 필승 부동산 투자법 같은 것들을 기대하신다면 신청하지 말아주세요. 그런 내용은 강의와 전혀 상관 없습니다.

4. 부득이한 사정으로 인해 수업을 못듣는 일정이 있는데 어떻게 도와주실 수 있나요?

첫 2주는 꼭 들어주세요. 이 후 수업은 PPT자료, 그리고 수업시간 전 30분 질문 시간을 통하여 보충을 해 드릴 예정입니다. 혹시나 빠지시는 주차가 있으시다면, 다음 기수에 같은 회차에 들으실 수 있도록 도와드리겠습니다!

5. 중간에 막힐 경우 어떠한 도움을 받을 수 있나요?

프로그래밍을 배우는 것은 쉽지만 이를 꾸준히 학습해서 내 것으로 만드는 것은 매우 중요합니다.

이때 중간에 코칭해줄 사람이 있냐 없냐에 따라 큰 차이가 있습니다. 현재 수년째 네이버 파이썬 까페를 운영해오고 있고 오프라인 수강생 분들을 대상으로 언제든지 코드에 대한 질문이나 도움이 필요하실 때 답변을 드리고 있습니다!

수강료 70만 원50만 원
수강신청은 결제 순으로 선착순 마감될 수 있습니다.
개강 후 환불은 학원법 시행령 <제18조 제3항> 수강료 반환기준에 의거합니다.
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