Описание
Количество уроков: 36 Видео
Язык: Русский
Вес архива: 8,27 ГБ
Курс по машинному обучению для финансового анализа поможет вам освоить практические методы работы с данными, автоматизации торговых стратегий и создания собственных интеллектуальных торговых систем на базе современных ML‑подходов.
Для кого этот курс?
• Специалисты по Data Science и ML‑инженеры, желающие углубить компетенции в анализе финансовых временных рядов, построении торговых моделей и разработке алгоритмических стратегий.
• Программисты и разработчики, работающие или планирующие работать в финтехе и стремящиеся улучшить навыки анализа, визуализации и обработки финансовых данных.
• Аналитики данных, которым важно освоить продвинутые методы ML, использование нейронных сетей и инструменты прогнозирования для задач финансового сектора.
Необходимые знания
• Уверенное владение Python 3 (функции, классы).
• Понимание принципов работы виртуального окружения.
• Опыт работы с библиотекой Pandas и основами обработки данных.
• Знание базовых алгоритмов классического машинного обучения.
• Опыт создания нейронных сетей в PyTorch (fully connected, CNN, RNN).
• Базовые навыки работы с Git.
Что даст вам этот курс
Вы научитесь применять методы машинного обучения для анализа финансовых рынков, автоматизировать процессы торговли, строить алгоритмические стратегии и тестировать их на реальных данных.
Программа включает полный цикл разработки торгового агента — от подготовки данных и построения модели до развертывания в продакшне и сопровождения.
По итогам курса вы:
• Овладеете основами финансового анализа и разберётесь в принципах биржевой торговли.
• Научитесь оценивать риски, анализировать инструменты, формировать инвестиционные портфели и использовать специальные финансовые метрики.
• Создадите собственного торгового робота, способного автоматически совершать операции с учётом заданных критериев риска.
• Поймёте, как развернуть торгового бота на облачной платформе и интегрировать его с реальными биржевыми площадками.
• Настроите процесс мониторинга, логирования и регулярного переобучения модели на актуальных данных.
Артём К. –
Пришёл с опытом в Data Science, но финансовые временные ряды для меня были новой темой. Больше всего зашло, как в курсе разбирают построение торгового агента целиком: от подготовки данных до развёртывания в продакшне. Отдельно полезны блоки про оценку рисков и тестирование стратегий на реальных данных — наконец перестал воспринимать бэктест как чёрный ящик.