Описание
Количество уроков: 66 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 2,07 ГБ
Финтех и AI сегодня растут стремительнее всех других отраслей. Если вы хотите не просто изучить теорию, а создать собственное инвестиционное AI-приложение на Python и LangChain, этот курс даст вам полный, практический и современный фундамент.
Что вы изучите в этом курсе
Программа выстроена так, чтобы вы шаг за шагом перешли от базового понимания инструментов к созданию полноценного продукта, который можно развивать, демонстрировать или использовать в работе.
Работа с Python и LangChain
• Настройка среды и подключение ключевых библиотек для AI-разработки.
• Использование LangChain для интеграции моделей, пайплайнов и обработки запросов.
• Построение гибкой архитектуры приложения с возможностью масштабирования.
Обработка и анализ финансовых данных
• Загрузка рыночных данных из разных источников.
• Очистка, нормализация и подготовка данных к вычислениям.
• Ключевые финансовые метрики: риск, доходность, волатильность, ковариации.
Алгоритмы и финансовые модели
Особое внимание уделено не просто коду, но и пониманию сути алгоритмов — почему они работают и как применяются в реальных инвестиционных продуктах.
Современная теория портфеля (Modern Portfolio Theory)
• Оптимизация портфеля по Марковицу.
• Граница эффективности и выбор оптимальной стратегии.
• Интеграция расчётов в AI-приложение.
Модель Black–Litterman
• Комбинирование рыночных ожиданий и экспертных оценок.
• Построение устойчивых портфелей с учётом неопределённости.
• Использование языковых моделей для формирования инвестиционных взглядов.
Чему вы научитесь на практике
Каждый модуль курса приводит к конкретному результату, который сразу интегрируется в финальное приложение.
• Создание инвестиционного AI-ассистента с нуля.
• Генерация аналитики и объяснений с помощью LLM.
• Построение рекомендаций на основе финансовых моделей.
• Автоматизация рутинных расчётов и аналитики.
Кому подходит этот курс
Курс разработан так, чтобы быть полезным и новичкам в финтехе, и разработчикам, которым нужно быстро войти в тему AI‑финансов.
• Python-разработчикам, которые хотят перейти в финтех или расширить экспертизу.
• Аналитикам и трейдерам, желающим автоматизировать работу с моделями.
• AI-энтузиастам, которые хотят научиться создавать финансовые продукты.
• Основателям и продуктовым менеджерам, работающим над fintech‑решениями.
Что будет у вас после прохождения курса
Вы завершите обучение с полноценным рабочим продуктом, которым можно гордиться.
• Готовое AI‑приложение для инвестиционного анализа.
• Навыки работы с LangChain и современными LLM‑инструментами.
• Глубокое понимание ключевых финансовых моделей и их ограничений.
• Уверенность в разговорах о финансах, AI и Python — от собеседований до митингов.
Курс поможет вам уверенно двигаться в сторону финтех‑разработки, аналитики или создания собственных AI‑инструментов — с практическими навыками, которые действительно востребованы.
Дмитрий К. –
Опыт в Python у меня есть, поэтому настройка среды и загрузка рыночных данных прошли быстро. Самое ценное — часть про LangChain: как прокидывать запросы в модель и строить гибкую архитектуру, плюс очистка и нормализация данных перед расчётами. Хотелось бы побольше внимания к тестированию и обработке ошибок, местами материал про оптимизацию по Марковицу проскакивает быстро. Но структура понятная, и после курса я собрал прототип портфельного приложения без сторонних туториалов.
Марина В. –
Брала курс, чтобы наконец разобраться, как соединить Python и LangChain в реальном проекте, а не в игрушечных примерах. Понравилось, что после блока про современную теорию портфеля мы реально считали границу эффективности и встраивали расчёт в приложение. Модуль по Black–Litterman дался не с первого раза, пришлось пересматривать, но подача при этом логичная. В целом за 7 часов получила рабочую заготовку инвестиционного приложения и понимание метрик вроде волатильности и ковариаций.