Войти

Машинное обучение в финансах

Средний

Практический курс по освоению машинного обучения в финансах от Корпоративного университета Сбербанка. Возможность бесплатного участия. Включает 6 модулей и по 2–5 часов занятий в неделю. Подходит работникам в IT или банковской сфере, ML-специалистам. Студенты узнают о внедрении ML на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов, выполнят задания с использованием Python. Сертификат по окончании.

Подробнее


Средний
Бесплатно

Компания: coursera

рейтинг: Язык: ru

Длительность курса

Длительность курса

42 дня

Формат обучения

Формат обучения

Видеолекции, практические упражнения 2-5 часов в неделю

Обратная связь

Обратная связь

Общение с учащимися и преподавателями на форумах курса

Теория и практика

Теория и практика

46 видео (6 часов) 15 материалов для самостоятельного изучения 7 тестов

Чему научитесь

Решать задачи машинного обучения и анализа данных

- Внедрять и применять ML на примере трейдинга
- Прогнозировать операционный доход банка
- Автоматизировать внутренние процессы
- Использовать язык программирования Python
- Использовать вероятностный язык программирования Stan

Пройти курс Запишись на курс
прямо сейчас!

42 дней Кураторы: нет

О курсе

О курсе

42 дней Кураторы: нет
Начинающим аналитикам данных

Аналитикам данных

Введение в машинное обучение

Подходы, используемые для моделирования показателей. В чем особенность применения ML по сравнению с эконометрическими подходами. Особенности производственного цикла по разработке моделей в финансовых организациях.

Прогнозирование с помощью методов машинного обучения

Применение методов машинного обучения и эконометрики в прогнозировании финансовых показателей коммерческих банков. Выполнение задач по прогнозированию балансовых показателей банков, применению гауссовских процессов в моделировании временных рядов, и прогнозированию показателей прибыльности.

Трейдинг и оптимальное управление в финансах

В первой части вы познакомитесь с кейсами по применению методов Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением) для решения задач оптимального управления, а во второй – с применением передовых методов анализа данных в задачах трейдинга.

Natural Language Processing

Применение методов машинного обучения для улучшения клиентского опыта с помощью методов Natural Language Processing (на примере виртуальных персональных ассистентов, чат-ботов)

Применение методов машинного обучения в анализе процессов

Использование process mining для повышения эффективности различных процессов финансовой организации. Мы рассмотрим конкретный кейс по процессу «Оплата счетов сторонних организаций и причина несогласований сотрудниками оплаты счета».

Прогнозирование макроэкономических показателей

На настоящий момент одна из самых амбициозных задач, которая ставится перед аналитиками – попытка предсказать различные макроэкономические показатели. Мы рассмотрим конкретный кейс прогнозирования инфляции.

Python

Stan

знание основ машинного обучения

прогнозирование с помощью методов машинного обучения

применение методов Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением) для решения задач оптимального управления

применение методов машинного обучения для улучшения клиентского опыта

применение методов машинного обучения в анализе процессов

прогнозирование макроэкономических показателей

умение использовать вероятностный язык программирования Stan

Компания, проводящая курс

Coursera

126 курсов по 395 темам

Проект в сфере массового онлайн-образования Coursera основан профессорами информатики Стэнфордского университета. Платформа...

Преподаватели курса

Исполнительный директор Sberbank Corporate University

Окончил факультет аэрофизики и космических...

Начальник центра в Sberbank Corporate University

Окончил с отличием факультет...

Вице-президент – директор Департамента финансов

Окончила с отличием механико-математический...

Отзывы студентов

5
Рейтинг курса
100%
0%
0%
0%
0%
смотрите также

Похожие курсы

больше курсов

Похожие курсы компании