Специалист по Machine Learning
в финансах

В рамках курса познакомим вас с технологиями Artificial Intelligence, Deep Learning, Data Science, разработке в Azure и языку R. Научим использовать технологии машинного обучения в финансовом секторе.

ОНЛАЙН КУРС:

+7 499 213-34-62

Для кого этот курс?

Курс рассчитан на программистов и data science специалистов. В первую очередь курс будет полезен:

Аналитикам

Бизнес аналитикам

Финансовым аналитикам

Системным аналитикам

Аналитикам BI

Архитекторам данных

Программистам

Финансовым специалистам

Какие навыки вы получите?

Представление о структуре современной финансовой системы и основных концепциях, лежащих в основе технологий Машинного обучения

Теоретические знания в области применения алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей для задач финансового сектора

Практический опыт в решении задач банковского сектора, работы с финансовыми временными рядами, задачи предсказания оттока клиентов.

Какие задачи вы решите в процессе обучения?

Решите задачи предсказания дефолта клиента по кредиту с помощью линейных моделей и ансамблей деревьев решений

Спрогнозируете финансовые временные ряды с помощью нейронных сетей

Сделаете предсказание вероятности продления страхового договора при помощи методов автоматического машинного обучения (Automated ML)

Программа курса:

Изучение материалов

Домашние задания

Постоянная поддержка

Промежуточные итоги

Как проходит обучение?

Просмотр видеороликов, статей, прохождение тестов в специальном кабинете

После прохождения каждого занятия вам будет назначено домашнее задание, целью которого будет решение настоящей проблемы реального бизнеса

На протяжении всего курса вас будут поддерживать тренер и преподаватель, которые подскажут что вы делаете не так, ответят на вопросы и направят на путь истинный

Преподаватель будет подводить итоги модуля, отвечать на дополнительные вопросы и рассказывать несколько лайфхаков по пройденным темам

1

2

3

4

Больше 2 вакансий на специалиста

Спрос на специалистов по Data science неуклонно растёт. Это значит, что после прохождения нашего курса, вы станете востребованным специалистом, а учитывая узкую направленность нашей тематики — мы гарантируем вам помощь в трудоустройстве.

180 000

280

124

Средня ЗП специалистов по ML

Открытых вакансий

Специалистов в поиске работы

Автор курса

Консультант в области машинного интеллекта, архитектор и разработчик облачных решений, обладатель звания Microsoft Most Valuable Professional в номинации AI. Более 8 лет занят в разработке enterprise-решений для финансового сектора. Последние 4 года активно применяет технологии машинного обучения к задачам розничных банков, финансовых рынков, страховых компаний.

Дмитрий Петухов

Ваше резюме может выглядеть так:

Андрей Маслов

Machine learning engineer

• Построение различных моделей машинного обучения, интеграция в общую систему;
• Разработка алгоритмов и обучение анти-фрод/анти-спам систем;
• Разработка/доработка SLAM алгоритмов;
• Разработка моделей для предсказания результата, используя историю цен и внешнюю информацию (например новости, статистика и т.д.);
• Сбор и подготовка данных для тренировки моделей;
• Применение моделей на реальных данных;
• Подготовка данных;
• Построение моделей, основанных на данных о поведении клиентов;
• Автоматизация работы систем;
• Создание подробного описания построенной системы.

Владею следующими навыками:

Инструменты

Желаемая ЗП:

От 180 000 рублей/мес

Почему этот курс?

Баланс теории
и практики

Задачи из индустрии

Преподаватель Most Valuable Professional от Microsoft

Персональные проекты
для выпускников

Теория онлайн
в удобное время

Практические лабораторные останутся у Вас навсегда

Курс нацелен на людей, имеющих представление об основах программирования. Для прохождения теоретической части курса Вам не понадобятся знания в области Финансов или технологий Машинного обучения. Все необходимые теоретические основы будут рассказаны в рамках курса.

Для успешного прохождения практической части курса и написания финального проекта Вам понадобится знание основ статистического пакета R. При отсутствии таковых, Вы сможете их получить на нашем курсе на второй неделе обучения.