Машинное обучение в финансах
Комплексная 12-недельная программа для специалистов финансового сектора. Изучите современные алгоритмы, работайте с реальными данными и создавайте прогнозные модели для принятия инвестиционных решений.
Записаться на программуСтруктура программы
Практический подход к изучению машинного обучения с фокусом на финансовые приложения и реальные кейсы индустрии
Модули курса
Модуль 1-3: Основы и подготовка данных
Введение в машинное обучение, работа с финансовыми данными, очистка и предобработка временных рядов, статистический анализ рынков.
Модуль 4-6: Алгоритмы прогнозирования
Линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг для анализа кредитных рисков и прогноза цен.
Модуль 7-9: Глубокое обучение
Нейронные сети, LSTM для временных рядов, автоэнкодеры для детекции аномалий, обработка новостного фона и настроений рынка.
Модуль 10-12: Практические проекты
Создание торговых стратегий, портфельная оптимизация, риск-менеджмент, развертывание моделей в производственной среде.
Александр Морозов
Ведущий дата-сайентист с 8-летним опытом в финтехе. Руководил проектами по алгоритмической торговле в крупных инвестиционных компаниях, автор 15+ научных статей по применению ИИ в финансах.
Елена Васильева
Кандидат экономических наук, специалист по финансовому моделированию. 10 лет в банковской сфере, эксперт по оценке кредитных рисков и построению скоринговых моделей.
Результаты обучения
Практические навыки и знания, которые вы получите для успешной карьеры в области финансовых технологий
Алгоритмы машинного обучения
Освоите 15+ алгоритмов от линейной регрессии до глубоких нейронных сетей. Научитесь выбирать оптимальные модели для конкретных финансовых задач и интерпретировать их результаты.
Финансовое моделирование
Создавайте модели оценки кредитных рисков, прогнозирования волатильности, оптимизации портфелей. Работайте с реальными данными российского и мирового финансовых рынков.
Практическая реализация
Разработаете 3 полноценных проекта: торговую стратегию, систему оценки рисков и модель прогнозирования. Все проекты можно использовать в портфолио при трудоустройстве.
Анализ данных
Овладеете техниками работы с большими объемами финансовых данных, временными рядами, альтернативными источниками информации. Python, pandas, scikit-learn, TensorFlow.
Карьерные перспективы
Получите востребованные компетенции для позиций: квантитативный аналитик, дата-сайентист в банке, специалист по алгоритмической торговле. Средняя зарплата от 150,000 руб.
Поддержка и сообщество
Персональное менторство, еженедельные консультации с экспертами, доступ к закрытому сообществу выпускников, помощь в трудоустройстве и развитии карьеры.