Описание [OTUS] Машинное обучение для финансового анализа (2026):
Курс по применению машинного обучения в финансовом анализе научит вас практическим методам обработки данных, автоматизации торговых стратегий и созданию интеллектуальных систем на основе современных ML-технологий.
Кому подойдет этот курс?
- Специалисты по Data Science и ML-инженеры, стремящиеся углубить знания в анализе финансовых временных рядов, разработке торговых моделей и алгоритмических стратегий.
- Программисты и разработчики, работающие в сфере финтеха или планирующие перейти в эту область, желающие повысить навыки анализа, визуализации и обработки финансовых данных.
- Аналитики данных, заинтересованные в освоении продвинутых методов ML, использовании нейронных сетей и инструментов прогнозирования для финансовых задач.
- Уверенное владение Python 3 (понимание функций и классов).
- Знание принципов работы виртуального окружения.
- Опыт работы с библиотекой Pandas и базовыми методами обработки данных.
- Понимание основ классического машинного обучения.
- Умение создавать нейронные сети в PyTorch (полностью связанные, CNN, RNN).
- Начальные навыки работы с Git.
Вы научитесь использовать методы машинного обучения для анализа финансовых рынков, автоматизировать торговые процессы, разрабатывать алгоритмические стратегии и тестировать их на реальных данных. Программа охватывает полный цикл создания торгового агента: от подготовки данных и построения модели до её развертывания и сопровождения в продакшне.
По итогам курса вы сможете:
- Освоить основы финансового анализа и понять принципы биржевой торговли.
- Научиться оценивать риски, анализировать финансовые инструменты, формировать инвестиционные портфели и использовать специальные метрики.
- Создать собственного торгового робота, который будет автоматически совершать операции на основе заданных критериев риска.
- Понять, как развернуть торгового бота на облачной платформе и интегрировать его с реальными биржевыми системами.
- Настроить процесс мониторинга, логирования и регулярного обновления модели с использованием актуальных данных.
Подробнее:
Скрытое содержимое. Вам нужно войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Чтобы просмотреть содержимое, вам необходимо Войти в систему или Зарегистрироваться.