Program nauczania uczenia nienadzorowanego w finansach
Poznaj praktyczne zastosowania algorytmów uczenia nienadzorowanego w analizie rynków finansowych, wykrywaniu anomalii i segmentacji klientów
Podstawy uczenia nienadzorowanego
Zrozumiesz fundamenty algorytmów uczenia nienadzorowanego i poznasz różnice między metodami nadzorowanymi a nienadzorowanymi w kontekście finansów.
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego bez etykiet
- Przegląd zastosowań w bankowości i inwestycjach
- Przygotowanie danych finansowych do analizy
- Metryki oceny jakości modeli
Algorytmy klasteryzacji
Nauczysz się stosować metody grupowania do segmentacji klientów, identyfikacji wzorców w danych transakcyjnych i kategoryzacji instrumentów finansowych.
- K-means i hierarchiczna klasteryzacja
- DBSCAN dla wykrywania grup nietypowych
- Segmentacja portfeli inwestycyjnych
- Grupowanie klientów według profilu ryzyka
Redukcja wymiarowości
Opanujesz techniki upraszczania złożonych danych finansowych, zachowując najważniejsze informacje do podejmowania decyzji inwestycyjnych.
- Analiza głównych składowych (PCA)
- t-SNE dla wizualizacji danych rynkowych
- Autoencodery w kompresji danych
- Identyfikacja ukrytych czynników ryzyka
Wykrywanie anomalii
Zdobędziesz umiejętności identyfikowania nietypowych transakcji, wykrywania oszustw i rozpoznawania sygnałów ostrzegawczych w danych finansowych.
- Isolation Forest i One-Class SVM
- Detekcja oszustw w transakcjach
- Monitorowanie nietypowej aktywności rynkowej
- Systemy wczesnego ostrzegania
Systemy rekomendacyjne
Poznasz metody budowania inteligentnych systemów doradztwa finansowego i personalizacji ofert produktowych dla klientów.
- Filtrowanie kolaboracyjne w finansach
- Rekomendacje produktów bankowych
- Dopasowanie strategii inwestycyjnych
- Personalizacja doradztwa finansowego
Projekt końcowy
Stworzysz kompletny system analityczny wykorzystujący uczenie nienadzorowane do rozwiązania rzeczywistego problemu finansowego.
- Dobór odpowiednich algorytmów do problemu
- Implementacja pełnego pipeline'u analitycznego
- Wizualizacja wyników i interpretacja
- Prezentacja projektu i wnioski biznesowe
Jak wygląda nauka w praktyce
Kurs łączy teorię z rzeczywistymi scenariuszami finansowymi. Pracujesz na prawdziwych zbiorach danych rynkowych, uczysz się rozwiązywać konkretne problemy biznesowe i budujesz umiejętności, które możesz od razu zastosować.
Każdy moduł kończy się ćwiczeniami praktycznymi z wykorzystaniem narzędzi używanych w branży finansowej. Zdobywasz doświadczenie w pracy z danymi giełdowymi, transakcyjnymi i behawioralnymi.
Rzeczywiste dane rynkowe
Uczysz się na autentycznych danych z giełd, banków i instytucji finansowych
Narzędzia branżowe
Pracujesz z Python, pandas, scikit-learn i bibliotekami używanymi przez analityków
Projekty portfolio
Tworzysz konkretne rozwiązania, które możesz pokazać przyszłym pracodawcom
Jak przebiega kursu krok po kroku
Program rozłożony jest na 12 tygodni z możliwością uczenia się we własnym tempie. Każdy etap kończy się praktycznym projektem weryfikującym zdobyte umiejętności.
Fundamenty i teoria
Tydzień 1-2Zapoznasz się z podstawowymi koncepcjami uczenia nienadzorowanego, zrozumiesz matematykę stojącą za algorytmami i przygotujesz środowisko robocze. Pierwszy projekt to analiza eksploracyjna danych finansowych.
Metody klasteryzacji
Tydzień 3-5Przećwiczysz różne algorytmy grupowania na rzeczywistych danych transakcyjnych. Stworzysz system segmentacji klientów banku i nauczysz się interpretować wyniki z perspektywy biznesowej.
Redukcja wymiarowości
Tydzień 6-7Poznasz techniki upraszczania skomplikowanych zbiorów danych. Zbudujesz model do identyfikacji głównych czynników ryzyka w portfelu inwestycyjnym z wykorzystaniem PCA i autoencoderów.
Detekcja anomalii
Tydzień 8-9Skupisz się na wykrywaniu nietypowych wzorców w transakcjach finansowych. Projekt obejmuje budowę systemu wykrywającego potencjalne oszustwa w płatnościach kartą kredytową.
Systemy rekomendacyjne
Tydzień 10-11Nauczysz się budować inteligentne systemy dopasowujące produkty finansowe do potrzeb klientów. Stworzysz silnik rekomendacji strategii inwestycyjnych oparty na filtracji kolaboracyjnej.
Projekt końcowy
Tydzień 12Zintegrujesz wszystkie poznane techniki w kompleksowym projekcie analitycznym. Wybierzesz rzeczywisty problem biznesowy i rozwiążesz go od fazy przygotowania danych po prezentację wyników.
Gotowy na naukę uczenia nienadzorowanego w finansach?
Zdobądź praktyczne umiejętności analizy danych finansowych z wykorzystaniem nowoczesnych algorytmów. Rozpocznij kursu już teraz i rozwijaj swoją karierę w obszarze data science.