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Struttura del corso
Introduzione all'IA nel settore finanziario
- Panoramica delle applicazioni dell'IA in ambito finanziario (rilevamento delle frodi, trading algoritmico, valutazione del rischio)
- Introduzione ai principi di analisi dei dati e ai tipi di dati finanziari
- Considerazioni etiche e conformità normativa nell'implementazione dell'IA
- Impostazione dell'ambiente Python/R per l'analisi dei dati finanziari
Raccolta e pre-elaborazione dei dati
- Fonti di dati nel settore finanziario (dati azionari, indici di mercato, dati dei clienti)
- Tecniche di pulizia, normalizzazione e trasformazione dei dati
- Progettazione delle funzionalità per un'analisi avanzata dei dati
- Pre-elaborazione di un set di dati finanziari per l'analisi
Machine Learning Algoritmi per i dati finanziari
- Algoritmi di apprendimento supervisionato (regressione lineare, alberi decisionali, foresta casuale)
- Apprendimento non supervisionato per il rilevamento delle anomalie (clustering k-means, DBSCAN)
- Analisi di casi studio: Modelli di credit scoring e gestione del rischio
- Costruzione di un modello supervisionato per la previsione dei prezzi delle azioni
Tecniche avanzate di intelligenza artificiale e ottimizzazione dei modelli
- Modelli di deep learning per i dati finanziari (LSTM per la previsione di serie temporali)
- Introduzione all'apprendimento per rinforzo per il processo decisionale nelle strategie di trading
- Ottimizzazione degli iperparametri e convalida del modello
- Implementazione di LSTM per i dati di serie temporali finanziarie
Visualizzazione, interpretazione e reportistica
- Best practice per la visualizzazione dei dati utilizzando le librerie (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Interpretazione degli output del modello per informazioni dettagliate sul business
- Creazione di report completi per le parti interessate
- Analizza e presenta i dati finanziari utilizzando un flusso di lavoro AI completo
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza base della programmazione Python/R
- Comprensione della terminologia finanziaria e delle statistiche di base
Pubblico
- Analisti finanziari
- Scienziati dei dati
- Gestori del rischio
28 ore
Recensioni (4)
Deepthi era estremamente sintonizzata sulle mie esigenze, sapeva quando aggiungere livelli di complessità e quando trattenersi e adottare un approccio più strutturato. Deepthi ha lavorato davvero al mio ritmo e si è assicurato che fossi in grado di usare le nuove funzioni/strumenti da solo, prima mostrandomi e poi lasciandomi ricreare gli elementi da solo, il che ha davvero aiutato a integrare la formazione. Non potrei essere più felice dei risultati di questa formazione e del livello di competenza di Deepthi!
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