Schița de curs
Introducere în IA în Sectorul Financiar
- Prezentare generală a aplicațiilor IA în finanțe (detectarea fraudelor, tranzacționarea algoritmică, evaluarea riscurilor)
- Introducere în principiile analizei datelor și tipurile de date financiare
- Considerații etice și conformitate reglementară în implementarea IA
- Configurarea mediului Python/R pentru analiza datelor financiare
Colectarea și Prelucrarea Datelor
- Surse de date în sectorul financiar (date de acțiuni, indici de piață, date ale clienților)
- Tehnici de curățare, normalizare și transformare a datelor
- Ingineria caracteristicilor pentru o analiză îmbunătățită a datelor
- Prelucrarea unui set de date financiare pentru analiză
Algoritmi de Învățare Automată pentru Date Financiare
- Algoritmi de învățare supervizată (regresie liniară, arbori de decizie, păduri aleatoare)
- Învățarea nesupervizată pentru detectarea anomalii (k-means clustering, DBSCAN)
- Analiza de caz: Modele de scoring de credit și managementul riscurilor
- Construirea unui model supervizat pentru predicția prețurilor acțiunilor
Tehnici Avansate de IA și Optimizarea Modelelor
- Modele de învățare profundă pentru date financiare (LSTM pentru previziuni de serii temporale)
- Introducere în învățarea prin întărire pentru luarea deciziilor în strategiile de tranzacționare
- Acordarea hiperparametrilor și validarea modelelor
- Implementarea LSTM pentru date financiare de serii temporale
Vizualizarea, Interpretarea și Raportarea
- Bune practici de vizualizare a datelor folosind biblioteci (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Interpretarea rezultatelor modelelor pentru informații de afaceri
- Crearea de rapoarte comprehensive pentru părțile interesate
- Analiza și prezentarea datelor financiare folosind un flux de lucru complet de IA
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe de bază de programare în Python/R
- Înțelegerea terminologiei financiare și a statisticilor de bază
Publicul țintă
- Analiști financiari
- Specialiști în știința datelor
- Manageri de risc
Mărturii (4)
Deepthi a fost foarte atentă nevoilor mele, ea știa când să adauge straturi de complexitate și când să se împiedice și să adopte o abordare mai structurată. Deepthi a luat cu adevărat în considerare ritmul meu de lucru și s-a asigurat că am reușit să folosesc noile funcții/unelte pe cont propriu, întâi prin demonstrație, apoi lăsându-mă să recrez elementele cu propria mea mânu, ceea ce a ajutat enorm la încorporarea instruirii. Nu ar putea fi mai mulțumit de rezultatele acestei instruire și de nivelul de experiență al lui Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curs - IBM Cognos Analytics
Tradus de catre o masina
el era bine pregătit - și este foarte simpatizant
Oliver - Post CH AG
Curs - Splunk Fundamentals
Tradus de catre o masina
A utilizat exemple bune, ritmul antrenamentului a fost adecvat și s-au acoperit cele mai importante aspecte
David - McGraw Hill
Curs - Data Preparation with Alteryx
Tradus de catre o masina
multe exerciții practice
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curs - Splunk Data Administration
Tradus de catre o masina
