Курс ML для финансового анализа от Otus
Курс «ML для финансового анализа» от школы OTUS предназначен для специалистов, желающих освоить современные методы машинного обучения применительно к задачам финансовой индустрии. В рамках курса слушатели познакомятся с основными алгоритмами и инструментами машинного обучения, которые позволяют эффективно анализировать финансовые данные, прогнозировать рыночные тренды и принимать обоснованные инвестиционные решения. Курс охватывает ключевые темы, включая обработку и очистку финансовых данных, построение и оценку моделей регрессии и классификации, работу с временными рядами, а также методы обнаружения аномалий и управления рисками. Особое внимание уделяется практическим аспектам: студенты научатся применять Python и библиотеки scikit-learn, pandas, numpy для решения реальных задач. Кроме того, рассматриваются особенности финансовых данных, такие как высокая волатильность, сезонность и наличие шумов. Обучение построено на сочетании теории и практических заданий, что позволяет закрепить полученные знания и развить навыки самостоятельной разработки моделей. В завершении курса слушатели смогут создавать эффективные алгоритмы для кредитного скоринга, оценки кредитного риска, прогнозирования цен акций и оптимизации инвестиционных портфелей. Курс подходит для аналитиков, разработчиков и всех, кто стремится повысить свою квалификацию в области финансовых технологий и машинного обучения. Предварительных знаний в программировании и статистике будет достаточно для успешного освоения материала. По итогам обучения выдаётся сертификат школы OTUS, подтверждающий компетенции в ML для финансового анализа.
Курс «ML для финансового анализа» от школы OTUS предназначен для специалистов, желающих освоить современные методы машинного обучения применительно к задачам финансовой индустрии. В рамках курса слушатели познакомятся с основными алгоритмами и инструментами машинного обучения, которые позволяют эффективно анализировать финансовые данные, прогнозировать рыночные тренды и принимать обоснованные инвестиционные решения. Курс охватывает ключевые темы, включая обработку и очистку финансовых данных, построение и оценку моделей регрессии и классификации, работу с временными рядами, а также методы обнаружения аномалий и управления рисками. Особое внимание уделяется практическим аспектам: студенты научатся применять Python и библиотеки scikit-learn, pandas, numpy для решения реальных задач. Кроме того, рассматриваются особенности финансовых данных, такие как высокая волатильность, сезонность и наличие шумов. Обучение построено на сочетании теории и практических заданий, что позволяет закрепить полученные знания и развить навыки самостоятельной разработки моделей. В завершении курса слушатели смогут создавать эффективные алгоритмы для кредитного скоринга, оценки кредитного риска, прогнозирования цен акций и оптимизации инвестиционных портфелей. Курс подходит для аналитиков, разработчиков и всех, кто стремится повысить свою квалификацию в области финансовых технологий и машинного обучения. Предварительных знаний в программировании и статистике будет достаточно для успешного освоения материала. По итогам обучения выдаётся сертификат школы OTUS, подтверждающий компетенции в ML для финансового анализа.
Основные преимущества курса
Углубленные знания в финансовом анализе и ML
Курс предназначен для специалистов с опытом, желающих углубить знания в финансовом анализе, временных рядах и разработке торговых ботов.
Создание торгового робота с оценкой риска
Обучение полному циклу создания торгового агента – от сбора данных до переноса в продакшн с фокусом на технические аспекты.
Практическая направленность
Автоматизация процессов покупки и продажи финансовых инструментов для максимизации прибыли в текущих рыночных условиях.
Требуемые навыки и технологии
Использование Python, Pandas, PyTorch, Git и другие современные инструменты для работы с ML и финансовыми данными.
Формат и длительность
Онлайн-курс длительностью 5 месяцев с занятиями по понедельникам и средам в вечернее время.
Целевая аудитория
Специалисты Data Science и ML-инженеры, программисты в финансовой сфере и аналитики данных, желающие освоить продвинутые методы анализа финансовых данных.
