Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στη τεχνητή νοημοσύνη στον χρηματοοικονομικό τομέα
- Επισκόπηση εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης στα χρηματοοικονομικά (ανίχνευση απάτης, αλγοριθμική διαπραγμάτευση, αξιολόγηση κινδύνου)
- Εισαγωγή στις αρχές της ανάλυσης δεδομένων και στα είδη των οικονομικών δεδομένων
- Δεοντολογικά ζητήματα και κανονιστική συμμόρφωση στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης
- Ρύθμιση περιβάλλοντος Python/R για ανάλυση οικονομικών δεδομένων
Συλλογή και Προεπεξεργασία Δεδομένων
- Πηγές δεδομένων στον χρηματοπιστωτικό τομέα (στοιχεία μετοχών, δείκτες αγοράς, δεδομένα πελατών)
- Τεχνικές καθαρισμού, κανονικοποίησης και μετασχηματισμού δεδομένων
- Μηχανική χαρακτηριστικών για βελτιωμένη ανάλυση δεδομένων
- Προεπεξεργασία ενός χρηματοοικονομικού συνόλου δεδομένων για ανάλυση
Machine Learning Αλγόριθμοι για οικονομικά δεδομένα
- Εποπτευόμενοι αλγόριθμοι μάθησης (γραμμική παλινδρόμηση, δέντρα αποφάσεων, τυχαίο δάσος)
- Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη για ανίχνευση ανωμαλιών (ομαδοποίηση k-means, DBSCAN)
- Ανάλυση περιπτωσιολογικής μελέτης: Μοντέλα πιστοληπτικής αξιολόγησης και διαχείριση κινδύνων
- Δημιουργία ενός εποπτευόμενου μοντέλου για την πρόβλεψη των τιμών των μετοχών
Προηγμένες τεχνικές AI και βελτιστοποίηση μοντέλων
- Μοντέλα βαθιάς μάθησης για οικονομικά δεδομένα (LSTM για πρόβλεψη χρονοσειρών)
- Εισαγωγή στην ενισχυτική μάθηση για τη λήψη αποφάσεων σε στρατηγικές συναλλαγών
- Συντονισμός υπερπαραμέτρων και επικύρωση μοντέλου
- Εφαρμογή LSTM για δεδομένα οικονομικών χρονοσειρών
Οπτικοποίηση, Ερμηνεία και Αναφορά
- Βέλτιστες πρακτικές οπτικοποίησης δεδομένων με χρήση βιβλιοθηκών (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Ερμηνεία αποτελεσμάτων μοντέλων για επιχειρηματικές γνώσεις
- Δημιουργία ολοκληρωμένων αναφορών για τα ενδιαφερόμενα μέρη
- Αναλύστε και παρουσιάστε οικονομικά δεδομένα χρησιμοποιώντας μια πλήρη ροή εργασιών AI
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Βασικές γνώσεις προγραμματισμού Python/R
- Κατανόηση χρηματοοικονομικής ορολογίας και βασικών στατιστικών
Ακροατήριο
- Οι οικονομικοί αναλυτές
- Επιστήμονες δεδομένων
- Διαχειριστές κινδύνου
Σχόλια (4)
Η Δέπθι ήταν εξαιρετικά ευαίσθητη στις ανάγκες μου, κατάλαβε όταν να προσθέτει επίπεδα περιπλοκότητας και όταν να κρατάει φαντάρη και να ακολουθεί ένα πιο δομημένο προσεγγισμό. Η Δέπθι εργάστηκε πραγματικά στο ρυθμό μου και έβεβαιωσε ότι μπόρεσα να χρησιμοποιήσω τις νέες λειτουργίες/εργαλεία μόνος μου, πρώτα εμφανίζοντάς τα και στη συνέχεια επιτρέποντάς μου να αναδημιουργήσω τα αντικείμενα οι οποίοι βοήθησαν πολύ στην εξασφάλιση της κατάληψης της κατάρτισης. Δεν μπορώ να είμαι πιο ικανοποιημένος/η με τους αποτελέσματα αυτής της κατάρτισης και με το επίπεδο της εξειδίκευσης της Δέπθι!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Κομμάτι - IBM Cognos Analytics
Μηχανική Μετάφραση
Μοιραστείτε παράδειγμα εφαρμογής
Κομμάτι - Alteryx for Data Analysis
Μηχανική Μετάφραση
Εξαιρετικά σαφώς αναδηλωμένο και εξηγημένο
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Κομμάτι - Alteryx for Developers
Μηχανική Μετάφραση
Η γραμμική παλινδρομία - ο αλγόριθμος που προβλέπει την τάση
Vincent Ko - UBS
Κομμάτι - Data Preparation with Alteryx
Μηχανική Μετάφραση