Программы 2025-2026
Изучение современных методов машинного обучения в финансовом анализе. Практические навыки работы с алгоритмами оценки рисков, прогнозирования и моделирования финансовых процессов.
Содержание программы
Основы машинного обучения в финансах
Изучение базовых алгоритмов: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений. Применение для анализа временных рядов и прогнозирования цен активов.
Оценка кредитных рисков
Создание моделей скоринга с использованием случайного леса и градиентного бустинга. Работа с несбалансированными данными и интерпретация результатов.
Алготрейдинг и прогнозирование
Разработка торговых стратегий на основе нейронных сетей LSTM. Бэктестинг, оценка эффективности и управление рисками портфеля.
График записи и занятий
Дмитрий Северцов
Ведущий аналитик с 12-летним опытом работы в области количественных финансов. Автор исследований по применению машинного обучения в управлении рисками банковского сектора.
Открытие записи
Начало приема заявок на программу. Консультации по содержанию курса и требованиям к участникам. Предварительное тестирование базовых знаний Python.
Узнать подробнееВводный семинар
Знакомство с программой, обзор инструментов и технологий. Настройка рабочей среды разработки, основы работы с библиотеками pandas и scikit-learn.
ЗаписатьсяНачало занятий
Старт основной программы обучения. Еженедельные занятия по вторникам и четвергам с 18:00 до 20:30. Доступ к онлайн-материалам и практическим заданиям.
Программа курса