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课程大纲
金融领域的 AI 简介
- AI 在金融领域的应用概述(欺诈检测、演算法交易、风险评估)
- 数据分析原理和财务数据类型简介
- AI 实施中的道德注意事项和法规遵从性
- 设置用于财务数据分析的 Python/R 环境
数据收集和预处理
- 金融领域的资料来源(股票数据、市场指数、客户数据)
- 数据清理、规范化和转换技术
- 用于增强数据分析的特征工程
- 预处理财务数据集以进行分析
Machine Learning 金融数据演算法
- 监督式学习演算法(线性回归、决策树、随机森林)
- 用于异常检测的无监督学习(k-means 聚类、DBSCAN)
- 案例研究分析:信用评分模型和风险管理
- 构建用于预测股票价格的监督模型
高级 AI 技术和模型优化
- 金融数据的深度学习模型(用于时间序列预测的 LSTM)
- 用于交易策略决策的强化学习简介
- 超参数调整和模型验证
- 为金融时间序列数据实施 LSTM
可视化、解释和报告
- 使用库的数据可视化最佳实践(Matplotlib、Seaborn、Tableau)
- 解释模型输出以获得业务洞察
- 为利益相关者创建全面的报告
- 使用完整的 AI 工作流程分析和呈现财务数据
总结和后续步骤
要求
- Python/R 程式设计的基本知识
- 了解金融术语和基本统计数据
观众
- 金融分析师
- 数据科学家
- 风险管理师
28 小时
客户评论 (4)
Deepthi对我的需求非常敏感,她能够分辨何时增加复杂性,何时应该保持克制,并采取更有条理的方法。 Deepthi真的按照我的步调工作,并确保我能够自己使用新的功能/工具,首先给我演示,然后让我自己重新创建这些项目,这真的有助于加深培训。我对这次培训的结果和Deepthi的专业水平感到非常满意!
Deepthi - Invest Northern Ireland
课程 - IBM Cognos Analytics
机器翻译
分享应用示例
课程 - Alteryx for Data Analysis
机器翻译
Very clearly articulated and explained
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
课程 - Alteryx for Developers
Linear regression - the algorithm to predict the trend