Course Summary
Learn how machine learning can be applied in finance by exploring topics such as risk management, asset pricing, and algorithmic trading.Key Learning Points
- Understand the basics of machine learning and how it can be applied in finance
- Learn how to use machine learning models to solve financial problems
- Explore real-world case studies and applications of machine learning in finance
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Apply machine learning techniques to financial problems
- Develop a deep understanding of financial markets and their complexities
- Gain real-world experience through case studies and projects
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of statistics and programming
- Intermediate level understanding of finance
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online self-paced
- Video lectures
- Real-world case studies
- Interactive quizzes and assignments
Similar Courses
- Data Science in Finance
- Quantitative Finance and Risk Management
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Founder, Coursera
- Chief Research Strategist, AlphaSimplex Group
Related Books
Description
Машинное обучение (Machine Learning, или ML) — это дисциплина о том, как на основе различных алгоритмов обучить компьютер распознавать, классифицировать и предсказывать объекты. Машинное обучение подарило нам эффективный поиск и персонализированный контент в интернете, а в последнее время активно используется в финансах и банковской сфере — наш курс именно об этом!
Outline
- Введение в машинное обучение
- Вступительное слово
- Интервью с Ией Малаховой
- Урок 1.1
- Урок 1.2
- Урок 1.3
- Урок 2.1
- Урок 2.2
- Урок 2.3
- Презентация: Эконометрика и машинное обучение
- Презентация: Жизненный цикл модели и его этапы
- Введение в ML
- Прогнозирование с помощью методов машинного обучения
- Урок 3.1
- Урок 3.2
- Урок 3.3
- Урок 3.4
- Подходы к решению задачи. Часть 1.
- Урок 3.5
- Подходы к решению задачи. Часть 2.
- Урок 4.1
- Урок 5.1
- Урок 5.2
- Введение в модуль
- Презентация: Прогнозирование временных рядов показателей деятельности банка
- Презентация: Прогнозирование временных рядов с помощью гауссовских процессов
- Презентация: Прогнозирование комиссионного дохода банка
- Проверка результатов задания "Расчет прогноза драйверов по эквайрингу"
- Трейдинг и оптимальное управление в финансах
- Урок 6.1
- Урок 6.2
- Урок 6.3
- Урок 6.4
- Кейс. Часть 1.
- Кейс. Часть 2.
- Урок 7.1
- Урок 7.2
- Урок 7.3
- Введение в модуль
- Презентация: Оптимальное управление в финансах
- Презентация: Применение ML в трейдинге
- Проверка результатов теста Сетчатый мир
- ML в трейдинге
- Natural Language Processing
- Вводный урок
- Архитектура персонального ассистента
- Задачи NLP
- Предобработка текстовых данных. Выделение признаков.
- Стандартные методы ML для классификации текстов
- Отбор признаков. Оптимизация гиперпараметров. Смешивание алгоритмов.
- Векторное представление слов Word2Vec
- Нейронные сети прямого распространения
- Рекуррентные нейронные сети (RNN). Сети долгой краткосрочной памяти (LSTM)
- Задачи NER
- Введение в модуль
- Презентация: Natural Language Processing
- Проверка результатов задания Классификация обращений пользователей SAP в поддержку
- Применение методов машинного обучения в анализе процессов
- Урок 9.1
- Урок 9.2
- Урок 9.3
- Урок 9.4
- Введение в модуль
- Презентация: Применение методов машинного обучения в анализе процессов
- Проверка результатов задания по анализу лог-файлов
- Прогнозирование макроэкономических показателей
- Урок 10.1
- Урок 10.2
- Урок 10.3
- Поздравляем с прохождением курса!
- Интервью с Ией Малаховой
- Введение в модуль
- Презентация: Прогнозирование макроэкономических показателей
Summary of User Reviews
This course on Machine Learning in Finance has received positive reviews from users, with many highlighting its practical applications in the financial industry. The overall rating is high and the course is recommended by many users.Key Aspect Users Liked About This Course
Practical applications in the financial industryPros from User Reviews
- Well-structured and easy to follow
- Excellent examples and case studies
- Insightful and relevant content
- Great instructor with clear explanations
- Useful for professionals and students alike
Cons from User Reviews
- Some sections may be too technical for beginners
- Limited coverage of certain topics
- No hands-on projects or assignments
- Not enough emphasis on coding and implementation
- No certification offered upon completion
Ия Малахова
4.5 Raiting
Основы программирования на Python
- 4.5
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Также слушатели познакомятся с основами различных парадигм программирования: процедурным, функциональным и объектно-ориентированным программированием....
Математика и Python для анализа данных
- 4.8
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Задача этого курса — сформировать такой фундамент....
Введение в машинное обучение
- 4.7
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации....
Машинное обучение в финансах
- 4.5
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Машинное обучение (Machine Learning, или ML) — это дисциплина о том, как на основе различных алгоритмов обучить компьютер распознавать, классифицировать и предсказывать объекты....
