Eğitim İçeriği
Finans Sektöründe Yapay Zekâya Giriş
- Finans alanında yapay zekâ uygulamalarına genel bakış (sahtekarlık tespiti, algoritmik ticaret, risk değerlendirmesi)
- Veri analizi prensiplerine ve finansal veri türlerine giriş
- Yapay zekâ uygulamalarında etik hususlar ve yasal uyumluluk
- Finansal veri analizi için Python/R ortamının kurulumu
Veri Toplama ve Ön İşleme
- Finans sektöründe veri kaynakları (hisse senedi verileri, piyasa endeksleri, müşteri verileri)
- Veri temizleme, normalleştirme ve dönüştürme teknikleri
- Gelişmiş veri analizi için özellik mühendisliği
- Analiz için finansal veri kümesinin ön işlenmesi
Machine Learning Finansal Veriler için Algoritmalar
- Denetimli öğrenme algoritmaları (doğrusal regresyon, karar ağaçları, rastgele orman)
- Anomali tespiti için denetimsiz öğrenme (k-ortalamalar kümeleme, DBSCAN)
- Vaka çalışması analizi: Kredi puanlama modelleri ve risk yönetimi
- Hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için denetimli bir model oluşturma
Gelişmiş Yapay Zekâ Teknikleri ve Model Optimizasyonu
- Finansal veriler için derin öğrenme modelleri (zaman serisi tahmini için LSTM)
- Ticaret stratejilerinde karar verme için güçlendirilmiş öğrenmeye giriş
- Hiperparametre ayarlaması ve model doğrulama
- Finansal zaman serisi verileri için LSTM uygulama
Görselleştirme, Yorumlama ve Raporlama
- Veri görselleştirme en iyi uygulamaları (Matplotlib, Seaborn, Tableau kütüphaneleri kullanılarak)
- İş içgörüleri için model çıktılarını yorumlama
- Paydaşlar için kapsamlı raporlar oluşturma
- Tam bir yapay zekâ iş akışı kullanarak finansal verileri analiz etme ve sunma
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel Python/R programlama bilgisi
- Finansal terminoloji ve temel istatistik bilgisi
Hedef Kitle
- Finans analistleri
- Veri bilimcileri
- Risk yöneticileri
Danışanlarımızın Yorumları (4)
Deepthi, ihtiyaçlarıma oldukça duyarlıydı, karmaşıklık katması gerektiğinde ve daha yapısal bir yaklaşım benimsemesi gerekip gerekmediğini anlayabiliyordu. Deepthi gerçekten benim hızımda çalıştı ve yeni fonksiyonları / araçları kendi başıma kullanabileceğimi sağlamak için önce gösterdi, sonra da bana kendim tarafından yeniden oluşturmayı bıraktı. Bu eğitimdeki sonuçlar ve Deepthi'nin uzmanlık düzeyi konusunda mutluluk duymamak mümkün değil!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Eğitim - IBM Cognos Analytics
Yapay Zeka Çevirisi
Uygulama örneği paylaşın
Eğitim - Alteryx for Data Analysis
Yapay Zeka Çevirisi
Çok açık ve net şekilde ifade edildi
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Eğitim - Alteryx for Developers
Yapay Zeka Çevirisi
Lineer regresyon - trendi tahmin etmek için kullanılan algoritma
Vincent Ko - UBS
Eğitim - Data Preparation with Alteryx
Yapay Zeka Çevirisi