Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung in AI im Finanzsektor
- Überblick über KI-Anwendungen im Finanzbereich (Betrugserkennung, algorithmischer Handel, Risikobewertung)
- Einführung in die Grundsätze der Datenanalyse und die Arten von Finanzdaten
- Ethische Überlegungen und Einhaltung von Vorschriften bei der KI-Implementierung
- Einrichten einer Python/R-Umgebung für die Finanzdatenanalyse
Datenerfassung und Vorverarbeitung
- Datenquellen im Finanzsektor (Aktiendaten, Marktindizes, Kundendaten)
- Datenbereinigung, Normalisierung und Transformationstechniken
- Feature Engineering für eine verbesserte Datenanalyse
- Vorverarbeitung eines Finanzdatensatzes für die Analyse
Machine Learning Algorithmen für Finanzdaten
- Überwachte Lernalgorithmen (lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest)
- Unüberwachtes Lernen zur Erkennung von Anomalien (k-means clustering, DBSCAN)
- Analyse von Fallstudien: Kreditbewertungsmodelle und Risikomanagement
- Aufbau eines überwachten Modells zur Vorhersage von Aktienkursen
Fortgeschrittene KI-Techniken und Modelloptimierung
- Deep Learning-Modelle für Finanzdaten (LSTM für Zeitreihenprognosen)
- Einführung in das Reinforcement Learning für die Entscheidungsfindung bei Handelsstrategien
- Abstimmung der Hyperparameter und Modellvalidierung
- Implementierung von LSTM für finanzielle Zeitreihendaten
Visualisierung, Interpretation und Berichterstattung
- Bewährte Verfahren zur Datenvisualisierung mit Hilfe von Bibliotheken (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Interpretation von Modellergebnissen für Geschäftseinblicke
- Erstellung umfassender Berichte für Stakeholder
- Analysieren und Präsentieren von Finanzdaten mit einem vollständigen KI-Workflow
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse der Python/R-Programmierung
- Verständnis von Finanzterminologie und grundlegenden Statistiken
Zielgruppe
- Finanzanalysten
- Datenwissenschaftler
- Risiko-Manager
28 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
Deepthi hat sich sehr gut auf meine Bedürfnisse eingestellt, sie konnte erkennen, wann sie die Komplexität erhöhen und wann sie sich zurückhalten und einen strukturierteren Ansatz wählen sollte. Deepthi hat sich wirklich an mein Tempo angepasst und sichergestellt, dass ich die neuen Funktionen/Tools selbst nutzen konnte, indem sie sie mir zuerst zeigte und mich dann die Elemente selbst nachbauen ließ, was wirklich dazu beigetragen hat, die Schulung zu verankern. Ich könnte nicht zufriedener sein mit den Ergebnissen dieser Schulung und mit dem Niveau der Expertise von Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurs - IBM Cognos Analytics
Maschinelle Übersetzung
Praktische Übungen mit unseren Daten
Marcel Richard - Lang Energie AG / Osterwalder Zurich AG
Kurs - Business Intelligence and Data Analysis with Metabase
Beispiel für eine Anwendung teilen
Kurs - Alteryx for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung
Very clearly articulated and explained
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Kurs - Alteryx for Developers
Linear regression - the algorithm to predict the trend
