Plan du cours

Introduction à l'IA dans le secteur financier

  • Aperçu des applications de l'IA dans la finance (détection des fraudes, trading algorithmique, évaluation des risques)
  • Introduction aux principes d'analyse des données et aux types de données financières
  • Considérations éthiques et conformité réglementaire dans la mise en œuvre de l'IA
  • Mise en place d'un environnement Python/R pour l'analyse des données financières

Collecte et prétraitement des données

  • Sources de données dans le secteur financier (données boursières, indices de marché, données clients)
  • Techniques de nettoyage, de normalisation et de transformation des données
  • Ingénierie des caractéristiques pour une meilleure analyse des données
  • Prétraitement d'un ensemble de données financières pour l'analyse

Machine Learning Algorithmes pour les données financières

  • Algorithmes d'apprentissage supervisé (régression linéaire, arbres de décision, forêt aléatoire)
  • Apprentissage non supervisé pour la détection d'anomalies (k-means clustering, DBSCAN)
  • Analyse d'une étude de cas : Modèles d'évaluation du crédit et gestion du risque
  • Construction d'un modèle supervisé pour prédire les cours boursiers

Techniques avancées d'IA et optimisation des modèles

  • Modèles d'apprentissage profond pour les données financières (LSTM pour les prévisions de séries temporelles)
  • Introduction à l'apprentissage par renforcement pour la prise de décision dans les stratégies de trading
  • Réglage des hyperparamètres et validation des modèles
  • Implémentation de LSTM pour les séries temporelles financières

Visualisation, interprétation et rapports

  • Meilleures pratiques de visualisation des données à l'aide de bibliothèques (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
  • Interprétation des résultats du modèle pour une meilleure compréhension de l'activité de l'entreprise
  • Création de rapports complets pour les parties prenantes
  • Analyser et présenter des données financières à l'aide d'un flux de travail d'IA complet

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base de la programmation Python/R
  • Compréhension de la terminologie financière et des statistiques de base

Public

  • Analystes financiers
  • Scientifiques des données
  • Gestionnaires de risques
 28 Heures

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