Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
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
28 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (4)
Deepthi was super attuned to my needs, she could tell when to add layers of complexity and when to hold back and take a more structured approach. Deepthi truly worked at my pace and ensured I was able to use the new functions /tools myself by first showing then letting me recreate the items myself which really helped embed the training. I could not be happier with the results of this training and with the level of expertise of Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Eğitim - IBM Cognos Analytics
Share example of application
Eğitim - Alteryx for Data Analysis
Very clearly articulated and explained
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Eğitim - Alteryx for Developers
Linear regression - the algorithm to predict the trend
