金融学中的机器学习

Машинное обучение в финансах

734 次查看
俄罗斯联邦储蓄银行企业大学
Coursera
  • 完成时间大约为 17 个小时
  • 中级
  • 俄语
注:本课程由Coursera和Linkshare共同提供,因开课平台的各种因素变化,以上开课日期仅供参考

课程概况

Машинное обучение (Machine Learning, или ML) — это дисциплина о том, как на основе различных алгоритмов обучить компьютер распознавать, классифицировать и предсказывать объекты. Машинное обучение подарило нам эффективный поиск и персонализированный контент в интернете, а в последнее время активно используется в финансах и банковской сфере — наш курс именно об этом!

Применение методов ML помогает банку более оперативно принимать решения. Сможет ли вернуть кредит конкретный клиент? Как изменится объем вкладов и кредитов в ближайшей перспективе? Как оптимизировать внутренние процессы? Эти и многие другие проблемы финансовой сферы помогают решать на практике передовые методы ML.

Если вы студент и видите свое будущее в ML в финансах, но еще не до конца понимаете, чем будете заниматься; или уже работаете в банковской/IT сфере и хотите улучшить свои знания и квалификацию, а может быть, вы просто активно интересуетесь последними тенденциями применения ML — добро пожаловать на онлайн-курс «Машинное обучение в финансах» от команды финансистов Сбербанка!

Наш курс практико-ориентированный: вы узнаете о внедрении и применении ML на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов и др., а также пройдете несколько практических заданий с использованием языка программирования Python. На второй неделе курса используется вероятностный язык программирования Stan. В лекциях и домашних заданиях по прогнозированию представлены базовые примеры моделей в Stan и ссылки на более детальное ознакомление с языком. Освоив эту программу, слушатель научится применять на практике многие методы ML и получит конкурентное преимущество для трудоустройства в финансовой и IT сфере.

课程大纲

Введение в машинное обучение

Подходы, используемые для моделирования показателей. В чем особенность применения ML по сравнению с эконометрическими подходами. Особенности производственного цикла по разработке моделей в финансовых организациях.

Прогнозирование с помощью методов машинного обучения

Применение методов машинного обучения и эконометрики в прогнозировании финансовых показателей коммерческих банков. Выполнение задач по прогнозированию балансовых показателей банков, применению гауссовских процессов в моделировании временных рядов, и прогнозированию показателей прибыльности.

Трейдинг и оптимальное управление в финансах

В первой части вы познакомитесь с кейсами по применению методов Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением) для решения задач оптимального управления, а во второй – с применением передовых методов анализа данных в задачах трейдинга.

Natural Language Processing

Применение методов машинного обучения для улучшения клиентского опыта с помощью методов Natural Language Processing (на примере виртуальных персональных ассистентов, чат-ботов)

Применение методов машинного обучения в анализе процессов

Использование process mining для повышения эффективности различных процессов финансовой организации. Мы рассмотрим конкретный кейс по процессу «Оплата счетов сторонних организаций и причина несогласований сотрудниками оплаты счета».

Прогнозирование макроэкономических показателей

На настоящий момент одна из самых амбициозных задач, которая ставится перед аналитиками – попытка предсказать различные макроэкономические показатели. Мы рассмотрим конкретный кейс прогнозирования инфляции.

千万首歌曲。全无广告干扰。
此外,您还能在所有设备上欣赏您的整个音乐资料库。免费畅听 3 个月,之后每月只需 ¥10.00。
Apple 广告
声明:MOOC中国十分重视知识产权问题,我们发布之课程均源自下列机构,版权均归其所有,本站仅作报道收录并尊重其著作权益。感谢他们对MOOC事业做出的贡献!
  • Coursera
  • edX
  • OpenLearning
  • FutureLearn
  • iversity
  • Udacity
  • NovoEd
  • Canvas
  • Open2Study
  • Google
  • ewant
  • FUN
  • IOC-Athlete-MOOC
  • World-Science-U
  • Codecademy
  • CourseSites
  • opencourseworld
  • ShareCourse
  • gacco
  • MiriadaX
  • JANUX
  • openhpi
  • Stanford-Open-Edx
  • 网易云课堂
  • 中国大学MOOC
  • 学堂在线
  • 顶你学堂
  • 华文慕课
  • 好大学在线CnMooc
  • (部分课程由Coursera、Udemy、Linkshare共同提供)

© 2008-2020 MOOC.CN 慕课改变你,你改变世界