Программа обучения: Машинное обучение в финансовом анализе
Структурированный путь от базовых концепций до продвинутых методов применения алгоритмов машинного обучения для оценки и прогнозирования финансовых моделей. Программа построена на поэтапном развитии навыков с практической отработкой каждого уровня компетенций.
Основы и математический аппарат
Фундаментальная подготовка включает изучение статистических методов, линейной алгебры и базовых принципов работы с финансовыми данными.
- Статистический анализ временных рядов
- Работа с Python и библиотеками pandas, numpy
- Основы теории вероятностей
- Финансовые метрики и показатели
- Визуализация данных matplotlib, seaborn
Алгоритмы и модели
Изучение основных алгоритмов машинного обучения применительно к финансовым задачам: классификация, регрессия, кластеризация.
- Логистическая регрессия для кредитного скоринга
- Случайный лес в анализе рисков
- SVM для классификации активов
- Нейронные сети для прогнозирования
- Кластерный анализ портфелей
Практическое применение
Работа с реальными финансовыми кейсами, развертывание моделей в продакшен-среде и интеграция с существующими системами.
- Бэктестинг торговых стратегий
- Развертывание моделей через API
- Мониторинг производительности алгоритмов
- Интеграция с банковскими системами
- Автоматизация отчетности
Система оценки и контроля прогресса
-
Практические проекты
Еженедельные задания на реальных финансовых данных с постепенным усложнением задач. Каждый проект проверяется не только на правильность кода, но и на экономическую обоснованность решений.
-
Портфолио разработки
Студенты создают собственные модели для анализа портфельных рисков, которые демонстрируют понимание как технических аспектов, так и финансовой логики.
-
Командные исследования
Работа в группах над комплексными задачами по созданию систем автоматической торговли с последующей защитой результатов перед экспертной комиссией.