Как работает обучение
Пошаговое руководство по освоению регрессивного машинного обучения в финансовой сфере с практическими примерами и реальными проектами
Подготовка и анализ данных
Первый этап включает сбор и подготовку финансовых данных для анализа. Вы изучите методы очистки временных рядов, работу с биржевыми котировками и макроэкономическими показателями. Особое внимание уделяется выявлению аномалий в данных и корректной обработке пропущенных значений.
Продолжительность: 6-8 недель интенсивного изучения
Необходимые навыки: Базовые знания статистики и опыт работы с Excel или аналогичными программами
Результат: Умение подготавливать качественные наборы данных для моделирования
Построение и тестирование моделей
Выбор алгоритмов
Изучение различных подходов к регрессивному анализу: от линейной регрессии до нейронных сетей. Понимание когда применять каждый метод.
Валидация результатов
Освоение техник кросс-валидации и оценки качества моделей. Работа с метриками точности и анализ переобучения.
Оптимизация параметров
Тонкая настройка моделей для достижения оптимальной производительности. Балансировка между точностью и устойчивостью прогнозов.
Практическое применение
Завершающий этап фокусируется на реальном применении созданных моделей. Вы научитесь интерпретировать результаты анализа, создавать понятные отчеты для руководства и интегрировать модели в существующие бизнес-процессы.
Особое внимание уделяется этическим аспектам использования алгоритмов в финансах и соблюдению регулятивных требований. Вы изучите принципы ответственного применения машинного обучения в банковской сфере.
Готовы начать обучение?
Программа стартует в августе 2025 года. Количество мест ограничено - принимаем только 25 студентов для обеспечения индивидуального подхода к каждому участнику.
Подробнее о программе