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課程簡介
金融業中的人工智慧介紹
- 金融領域中AI應用的概覽(例如:詐欺偵測、演算法交易、風險評估)
- 數據分析原則及金融數據類型的介紹
- 實施AI時的倫理考量與法規遵循
- 設定用於金融數據分析的Python/R環境
資料收集與預處理
- 金融業中的數據來源(股票數據、市場指數、客戶數據)
- 數據清洗、標準化與轉換技術
- 增強數據分析的特徵工程
- 為分析預處理金融數據集
用於金融數據的機器學習算法
- 監督式學習算法(線性回歸、決策樹、隨機森林)
- 無監督式學習用於異常偵測(K-means聚類、DBSCAN)
- 案例研究分析:信用評分模型與風險管理
- 構建監督式模型以預測股價
高級AI技術與模型優化
- 用於金融數據的深度學習模型(使用LSTM進行時間序列預測)
- 介紹強化學習在交易策略決策中的應用
- 超參數調優與模型驗證
- 為金融時間序列數據實施LSTM
可視化、解釋與報告
- 使用函式庫(Matplotlib、Seaborn、Tableau)的最佳數據可視化實踐
- 解讀模型輸出以獲取商業洞察
- 為利害關係人創建綜合報告
- 使用完整AI工作流分析並呈現金融數據
總結與後續步驟
最低要求
- Python/R程式設計的基礎知識
- 了解金融術語及基本統計學
對象
- 金融分析師
- 數據科學家
- 風險經理
28 小時
客戶評論 (3)
Deepthi非常關注我的需求,她能夠判斷何時增加複雜度,何時採取更結構化的方法。Deepthi真正按照我的節奏進行培訓,確保我能夠自己使用新的功能/工具。她先演示,然後讓我自己重新操作,這極大地幫助了我鞏固所學內容。我對這次培訓的結果以及Deepthi的專業水平感到非常滿意!
Deepthi - Invest Northern Ireland
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他準備充分,並且非常富有同情心
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