Машинное обучение в финансовом анализе
Изучите современные методы применения алгоритмов машинного обучения для оценки финансовых моделей и принятия инвестиционных решений на основе данных.
Узнать о программе
Практический подход к финансовой аналитике
Мы изучаем реальные кейсы из банковской сферы и инвестиционных компаний. На занятиях разбираем, как алгоритмы помогают оценивать кредитные риски, прогнозировать волатильность рынков и оптимизировать торговые стратегии.
- Анализ временных рядов финансовых инструментов
- Модели оценки кредитного риска
- Алгоритмы для портфельной оптимизации
- Обработка больших объемов рыночных данных
- Применение нейронных сетей в трейдинге
Технологический стек для финансов
Работаем с теми же инструментами, которые используют ведущие финансовые компании для автоматизации аналитических процессов и повышения точности прогнозов.
Python для финансов
Pandas, NumPy и специализированные библиотеки для работы с финансовыми данными и построения моделей.
Статистическое моделирование
R и его экосистема для проведения статистического анализа и создания надежных финансовых моделей.
Машинное обучение
TensorFlow и scikit-learn для построения предиктивных моделей и алгоритмической торговли.
Как проходит обучение
Каждый модуль построен вокруг конкретной задачи из финансовой индустрии. Вы не просто изучаете теорию — сразу применяете знания на реальных данных и получаете практический опыт решения бизнес-задач.
-
1
Постановка задачи
Разбираем конкретный кейс из практики финансовых компаний и определяем методы решения.
-
2
Работа с данными
Изучаем источники финансовых данных, методы их очистки и подготовки к анализу.
-
3
Построение модели
Выбираем подходящие алгоритмы, настраиваем параметры и оцениваем качество модели.
-
4
Внедрение решения
Обсуждаем особенности внедрения модели в реальные бизнес-процессы финансовых организаций.
Преподаватели-практики
Наши эксперты имеют опыт работы в крупных банках и инвестиционных компаниях. Они знают, какие методы действительно применяются в индустрии и как адаптировать академические знания к практическим задачам.
Арина Күмісова
Старший финансовый аналитик
7 лет в банковской сфере, специализируется на моделях кредитного риска и автоматизации процессов андеррайтинга с использованием машинного обучения.
Дарья Нұрланқызы
Ведущий аналитик данных
Опыт работы в инвестиционных фондах более 5 лет. Разрабатывает алгоритмы для портфельного управления и анализа рыночных тенденций.
Информация о программе
Интенсивная программа рассчитана на специалистов с базовыми знаниями программирования, которые хотят освоить применение машинного обучения в финансовой сфере. Следующий набор планируется на осень 2025 года.
Длительность
6 месяцев интенсивного обучения с практическими проектами и менторской поддержкой от экспертов индустрии.
Формат
Смешанный формат: онлайн-лекции 2 раза в неделю и очные практикумы по выходным в нашем центре в Кызылорде.
Требования
Знание Python на базовом уровне, понимание основ статистики и желание работать с финансовыми данными.