Đề cương khóa học
Giới thiệu về AI trong Ngành Tài chính
- Tổng quan về các ứng dụng của AI trong tài chính (phát hiện gian lận, giao dịch thuật toán, đánh giá rủi ro)
- Giới thiệu về các nguyên tắc phân tích dữ liệu và các loại dữ liệu tài chính
- Các cân nhắc về đạo đức và tuân thủ quy định trong việc triển khai AI
- Thiết lập môi trường Python/R để phân tích dữ liệu tài chính
Thu thập và Tiền xử lý Dữ liệu
- Nguồn dữ liệu trong ngành tài chính (dữ liệu chứng khoán, chỉ số thị trường, dữ liệu khách hàng)
- Các kỹ thuật làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu
- Kỹ thuật tạo đặc trưng để nâng cao khả năng phân tích dữ liệu
- Tiền xử lý một tập dữ liệu tài chính để phân tích
Machine Learning Các Thuật toán cho Dữ liệu Tài chính
- Các thuật toán học có giám sát (hồi quy tuyến tính, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên)
- Học không giám sát để phát hiện bất thường (phân cụm k-means, DBSCAN)
- Phân tích điển hình: Mô hình chấm điểm tín dụng và quản lý rủi ro
- Xây dựng mô hình giám sát để dự đoán giá cổ phiếu
Các Kỹ thuật AI Nâng cao và Tối ưu hóa Mô hình
- Mô hình học sâu cho dữ liệu tài chính (LSTM cho dự báo chuỗi thời gian)
- Giới thiệu về học tăng cường để đưa ra quyết định trong các chiến lược giao dịch
- Điều chỉnh siêu tham số và xác thực mô hình
- Triển khai LSTM cho dữ liệu chuỗi thời gian tài chính
Trực quan hóa, Giải thích và Báo cáo
- Các phương pháp thực hành tốt nhất về trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng các thư viện (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Giải thích kết quả mô hình để có những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh
- Tạo báo cáo toàn diện cho các bên liên quan
- Phân tích và trình bày dữ liệu tài chính bằng quy trình AI hoàn chỉnh
Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo
Requirements
- Kiến thức cơ bản về lập trình Python/R
- Hiểu biết về thuật ngữ tài chính và thống kê cơ bản
Đối tượng
- Chuyên viên phân tích tài chính
- Nhà khoa học dữ liệu
- Chuyên gia quản lý rủi ro
Testimonials (4)
Deepthi rất nhạy bén với nhu cầu của tôi, cô ấy biết khi nào cần thêm các lớp phức tạp và khi nào nên chậm lại và áp dụng một cách tiếp cận có cấu trúc hơn. Deepthi thực sự làm việc theo tốc độ của tôi và đảm bảo rằng tôi có thể sử dụng các chức năng/công cụ mới bằng cách đầu tiên chỉ cho tôi xem sau đó để tôi tự mình tái tạo các mục này, điều này thật sự giúp củng cố quá trình đào tạo. Tôi không thể hạnh phúc hơn với kết quả của khóa đào tạo này và mức độ chuyên môn của Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Course - IBM Cognos Analytics
Machine Translated
Chia sẻ ví dụ về ứng dụng
Course - Alteryx for Data Analysis
Machine Translated
Được diễn đạt và giải thích một cách rất rõ ràng
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Course - Alteryx for Developers
Machine Translated
Hồi quy tuyến tính - thuật toán để dự đoán xu hướng
Vincent Ko - UBS
Course - Data Preparation with Alteryx
Machine Translated