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재무제표 보는 법 (Financial Statement, 財務諸表) ◎ 회계 (Accounting) : 정보이용자가 합리적인 판단이나 의사결정을 할 수 있도록 경제적 정보를 식별하고 측정하여 전달하는 과정 ◎ 재무제표 : 회계정보 전달의 수단 기업의 외부정보이용자에게 의사결정에 유용한 정보를 제공할 목적으로 재무상태나 경영성과 등의 재무정보를 제공하는 보고서 ◎ 재무제표 보는 곳 : DART (전자공시시스템) dart.fss.or.kr/ 전자공시 시스템에 등록된 회사는 회계감사를 받은 회사 '회계감사제도'란? : 회계업무에 대한 기록이나 재무제표의 내용이 올바른지 정확하게 판단하고 가리는 작업 ◎ 감사의견의 종류 공정의견 (적정의견) : 기업회계 기준을 잘 준수한 경우 공정의견(적정의견)이 아닌 경우 회사의 신뢰도는 매우 낮아짐 공정의견(적정의견)을 받은 재무제표를 검토..
기업가치평가 (Valuation) 방법 【 가치평가의 종류 】 주요 가치평가의 방법은 크게 3가지로 자산가치법, 상대가치법, 수익가치법이 있으며 이 외에 기타 옵션 가치평가법 등도 있음 1. 자산가치법 : 자산과 부채 가치 평가 순자산가치법 : 짓느라 or 사느라 든 가격은? ±a 청산가치법 : 똑같은 집을 지으면 얼마나 드는가? 대체가치법 : 철거하고 팔면 얼마나 나오는가? 2. 상대가치법 : 상장회사와의 비교, 유사 M&A 비교 비슷한 거래에서 얼마나 받았는가? ex: PER, PSR or EV/Sales, PBR, EV/EBITDA 3. 수익가치법 임대하면 얼마나 받을 것인가? 임차하면 얼마나 내야할 것인가? 임대료/임차료의 순현가는 얼마인가? ex : 미래 현금흐름의 현가 추정, 기업잉여현금흐름할인법, 주주잉여현금흐름할인법, 배당할인법..
기업가치평가 (Valuation) 및 외부환경 분석 기업가치평가 (Valuation) 란? : 회사의 공정가치를 추정하는 과정 가치와 가격 가격 (price) : 수요와 공급에 의하여 시장에서 결정 가치 (value) : 중요성의 정도로 주관적인 평가 구매자 입장에서는 "가치 > 가격"인 경우에만 구매 매수자의 입장에서는 지불하는 가격보다 "기업가치가 높은 경우"에만 M&A에 응하게 됨 가치평가의 의의 가치평가는 기업이 현재 보유하고 있는 유형, 무형의 모든 자산들의 "미래 수익창출능력에 대한 가치부여 과정 M&A에서의 가치평가는 "계속기업(going concern)" 전제 【 가치평가의 목적 】 1. M&A 목표기업의 가치 분석 M&A의 타당성 평가 거래가격 협상에 대한 준비 및 제시가격 결정의 기초 투자수익률 측정 투자자 Exit 방안 검토 2. 투자..
[부자아빠 가난한 아빠] 부자들이 들려주는 '돈'과 '투자'의 비밀 #서문_ 부자 아버지 vs. 가난한 아버지 - 27p. 두 아버지 모두 제때 청구서를 처리했다. 하지만 한 분은 그것을 가장 먼저 처리했고, 다른 한 분은 그것을 가장 나중에 처리했다. 한 아버지는 기업이나 정부가 우리를 돌보고 우리의 필요를 해결해 주어야 한다고 생각했다. 그분은 늘 봉급 인상, 은퇴 계획, 의료 혜택, 병가, 휴가 등 이런저런 보상에 신경을 쏟았다. 그분은 자신의 삼촌 두 명이 이십 년 군 복무를 마치고 퇴직한 후 평생 연금 혜택을 받은 것에 감명을 받았다. 그분은 군에서 퇴역 군인에게 제공하는 의료 혜택과 PX 특권을 아주 마음에 들어 했다. 때로는 평생고용 보장과 복리후생을 직업 자체보다 더 중요한 것으로 여겼다. 그분은 종종 이렇게 얘기했다. "나는 정부를 위해 열심히 일했으므로..
[구글 클라우드] 텐서플로우를 활용한 Babyweight 예제 (source : GCP qwiklabs) 버킷생성 1. 버킷 생성 : Navigation menu> Storage > [Create a standard bucket] 2. Babyweight 데이터세트를 스토리지 버킷에 복사 - Cloud Shell에서, 아래 명령어를 실행하여 사전 처리된 데이터세트를 내 버킷에 복사 - 부분을 위에서 생성한 버킷 이름으로 변경 gsutil cp gs://cloud-training-demos/babyweight/preproc/* gs:///babyweight/preproc/ (결과화면) TensorBoard 설정 + AI Platform Notebooks 생성 3. Cloud Shell에서, TensorBoard를 지원하는 Cloud AI Platform Noteboo..
[구글 클라우드] 텐서플로우를 활용한 머신러닝 예제 (source : GCP qiwklabs) AI Platform Notebooks 생성 1. Navigation Menu > AI Platform > Notebooks 클릭 2. 인스턴스 생성 : NEW INSTANCE 클릭 - Tensorflow Enterprise 1.15 > Without GPUs 선택 3. 팝업창이 뜨면 딥러닝 VM 이름을 입력/확인 하고 Create 클릭 (VM 생성까지 2~3분 정도 소요될 수 있음) 4. Open JupyterLab 클릭 > JupyterLab Window가 새창으로 열림 Datalab instance에 학습용 repo 복제 - training-data-analyst 를 내 JupyterLab 인스턴스에 복제 1. JupyterLab 에서 터미널 아이콘(Ter..
[구글 클라우드] TensorFlow 스케일링 - AI Platform Training 서비스 활용 (source : GCP qwiklabs) - Jupyter Notebook 실습 코드 - Jupyter Notebook 실습 코드 : 정답 포함 TensorBoard 설정 + AI Platform Notebooks 생성 1. Cloud Shell에서, TensorBoard를 지원하는 Cloud AI Platform Notebook 인스턴스를 생성 export IMAGE_FAMILY="tf-1-14-cpu" export ZONE="us-west1-b" export INSTANCE_NAME="tf-tensorboard-1" export INSTANCE_TYPE="n1-standard-4" gcloud compute instances create "${INSTANCE_NAME}" \ --zone="${ZON..
[구글 클라우드] 분산 학습 TensorFlow 모델 (Estimator API 사용) (source : GCP qwiklabs) - Jupyter Notebook 실습 코드 - Jupyter Notebook 실습 코드 : 정답 포함 1. 패키지 import from google.cloud import bigquery import tensorflow as tf import numpy as np import shutil print(tf.__version__) 2. 입력 CSV_COLUMNS = ['fare_amount', 'pickuplon','pickuplat','dropofflon','dropofflat','passengers', 'key'] LABEL_COLUMN = 'fare_amount' DEFAULTS = [[0.0], [-74.0], [40.0], [-74.0], [40.7], ..
[구글 클라우드] 배치 기반 TensorFlow 스케일업 (source : GCP qwiklabs) - Jupyter Notebook 실습 코드 - Jupyter Notebook 실습 코드 : 정답 포함 1. 패키지 import from google.cloud import bigquery import tensorflow as tf import numpy as np import shutil print(tf.__version__) 2. 입력 Refactor - Dataset API를 사용하여 데이터가 미니 배치로 모델에 전달 될 때, 필요할 때만 디스크에서 로드됨 CSV_COLUMNS = ['fare_amount', 'pickuplon','pickuplat','dropofflon','dropofflat','passengers', 'key'] DEFAULTS = [..
[구글 클라우드] Estimator API 사용해서 AI 모델 구현 (TensorFlow) (source : GCP qwiklabs) AI Platform Notebooks 생성 1. Navigation Menu > AI Platform > Notebooks 클릭 2. 인스턴스 생성 : NEW INSTANCE 클릭 - Tensorflow Enterprise 1.15 > Without GPUs 선택 3. 팝업창이 뜨면 딥러닝 VM 이름을 입력/확인 하고 Create 클릭 (VM 생성까지 2~3분 정도 소요될 수 있음) 4. Open JupyterLab 클릭 > JupyterLab Window가 새창으로 열림 Datalab instance에 학습용 repo 복제 - training-data-analyst 를 내 JupyterLab 인스턴스에 복제 1. JupyterLab 에서 터미널 아이콘(Ter..
[구글 클라우드] Machine Learning APIs 활용하기 (source : GCP qiwklabs) AI Platform Notebooks 생성 1. Navigation Menu > AI Platform > Notebooks 클릭 2. 인스턴스 생성 : NEW INSTANCE 클릭 - Tensorflow Enterprise 1.15 > Without GPUs 선택 3. 팝업창이 뜨면 딥러닝 VM 이름을 입력/확인 하고 Create 클릭 (VM 생성까지 2~3분 정도 소요될 수 있음) 4. Open JupyterLab 클릭 > JupyterLab Window가 새창으로 열림 Datalab instance에 학습용 repo 복제 - training-data-analyst 를 내 JupyterLab 인스턴스에 복제 1. JupyterLab 에서 터미널 아이콘(Ter..
[구글 클라우드] AI Platform Notebooks & BigQuery 를 사용한 데이터 분석 실습 노트(Jupyter Notebooks) 샘플 첨부 : (source : GCP qwiklabs) BigQuery 호출 BigQuery Console 열기 1. Navigation menu > BigQuery 클릭 2. Done 클릭 3. Query 텍스트 박스에서 아래 내용 입력 후, Run 클릭 #standardSQL SELECT departure_delay, COUNT(1) AS num_flights, APPROX_QUANTILES(arrival_delay, 5) AS arrival_delay_quantiles FROM `bigquery-samples.airline_ontime_data.flights` GROUP BY departure_delay HAVING num_flights > 100 RD..
암벽등반 용어 (번역 참고용) 오버행(오우버행,OVERHANG) : 경사가 수직이 넘게 윗 쪽이 앞으로 더 튀어나온 암벽. 반트(WAND) : 규모가 큰 50도에서 90도 정도의 각을 이룬 노출된 암벽. 반트길(봔트길) : 인수봉 동면 암장 길(아래참고) 슬립?(슬랩,SLAB) : 30도에서 60도 정도의 판형으로 된 균열없이 매끈한 암사면. 출처:네파 암벽(등반) 용어. 밴드(BAND) : 암벽면에 횡으로 길게 발달한 돌출부.버트레스(BUTTRESS) : 규모가 큰 직벽(원래의 의미는 버팀돌)침니(CHIMNEY) : 사람이 들어갈 수 있을 만한 넓이로 세로로 발달한 바위의 틈촉스톤(CHOCKSTONE) : 크랙이나 침니사이에 박혀서 빠지지 않는 돌크랙(CRACK) : 최소한 손가락 몇 개가 들어갈 만한 정도의 바위 균열디에드르..
[구글 클라우드] AI 플랫폼 활용 AI Platform 문서 https://cloud.google.com/ml-engine/docs/ AI Platform 문서 | Google Cloud 머신러닝 모델을 위한 관리형 서비스입니다. cloud.google.com AI Platform으로 머신러닝 기능 활용 Harness the Power of Machine Learning with Cloud ML Engine | Google Cloud Labs source : GCP qwiklabs Google Cloud Shell 활성화하기 1. GCP Console의 오른쪽 상단 툴바에서 Cloud Shell 열기 버튼 클릭 2. 계속(Continue) 클릭 결과 화면 : 가상 환경을 만들기 1. 패키지 목록 다운로드 & 업데이트 sudo apt-ge..
[구글 클라우드 플랫폼] 강화학습 활용 예제 (Reinforcement Learning on GCP) 강화 학습(Reinforcement Learning) 개념 에이전트(Agend)가 일련의 단계(State)에서 주어진 목표/보상(Objective/Reward)를 최대화하기 위해 환경(Environment)에서 동작(Action)하는 기계학습(Machine Learning)의 한 종류 구글 클라우드 플랫폼에서 강화학습(Reinforcement Learning) Job을 동작하기 위해 아래의 소스파일과 셸 커맨드를 참고하여 실습할 수 있음 GCP 에서 강화학습 실습하기 1. 탐색 메뉴에서 > AI Platform > Notebooks 를 선택 2. 상단 메뉴바에서 + 새 인스턴스 만들기 (New Instance) > 텐서플로우 2.1 (Tensorflow 2.1) > GPU 없는 버전(Without GPU..
[구글 클라우드] 영상 분석 예제 (Video Intelligence) source : GCP qwiklabs Google Cloud Shell 활성화하기 1. GCP Console의 오른쪽 상단 툴바에서 Cloud Shell 열기 버튼 클릭 2. 계속(Continue) 클릭 결과 화면 : 계정 목록 조회 gcloud auth list 출력: Credentialed accounts: - @.com (active) 출력 예: Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net 프로젝트 ID 조회 gcloud config list project 출력: [core] project = 출력 예: [core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Video Intelligence API 사용 설..
[구글 클라우드] 음성 처리 API 활용 예제 (Speech API) source : GCP qwiklabs Google Cloud Shell 활성화하기 1. GCP Console의 오른쪽 상단 툴바에서 Cloud Shell 열기 버튼 클릭 2. 계속(Continue) 클릭 결과 화면 : 계정 목록 조회 gcloud auth list 출력: Credentialed accounts: - @.com (active) 출력 예: Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net 프로젝트 ID 목록 조회 gcloud config list project 출력: [core] project = 출력 예: [core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 API 키 만들기 Speech API로 요청..
[구글 클라우드] 자연어 처리 API 사용 예제 (Natural Language API) source : GCP qwiklabs Google Cloud Shell 활성화하기 1. GCP Console의 오른쪽 상단 툴바에서 Cloud Shell 열기 버튼 클릭 2. 계속(Continue) 클릭 실행 결과 : 계정 목록 조회 gcloud auth list 출력: Credentialed accounts: - @.com (active) 출력 예: Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net 프로젝트 ID 목록 조회 gcloud config list project 출력: [core] project = 출력 예: [core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 API 키 만들기 PROJECT_ID 환경 ..
[구글 클라우드] Dataproc 클러스터 만들기 (콘솔) source : GCP qwiklabs Cloud Dataproc API가 사용 설정되어 있는지 확인 - GCP에서 Dataproc 클러스터를 만들려면 Cloud Dataproc API 사용 설정 필요 API 사용 설정 확인 1. 탐색 메뉴 > API 및 서비스 > 라이브러리 클릭 2. API 및 서비스 검색 대화 상자에 Cloud Dataproc을 입력 → 콘솔의 검색 결과에 Cloud Dataproc API가 표시됨 3. Cloud Dataproc API를 클릭하여 API 상태 표시 - API가 아직 사용 설정되지 않은 경우 사용 버튼 클릭 클러스터 만들기 - Cloud Platform Console에서 탐색 메뉴 > Dataproc > 클러스터 선택 > 클러스터 만들기 클릭 - 클러스터 필드 설정 ..
[구글 클라우드] Dataproc 클러스터 만들기 (명령 프롬프트) source : GCP qwiklabs Google Cloud Shell 활성화하기 1. GCP Console의 오른쪽 상단 툴바에서 Cloud Shell 열기 버튼 클릭 2. 계속(Continue) 클릭 (결과) 계정 이름 목록 조회 gcloud auth list 출력: Credentialed accounts: - @.com (active) 출력 예: Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net 프로젝트 ID 목록 조회 gcloud config list project 출력: [core] project = 출력 예: [core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 (참고 : gcloud 관련 전체 설명서 G..

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