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
Nos clients témoignent (5)
Deepthi était très à l'écoute de mes besoins, elle savait quand ajouter des couches de complexité et quand se retenir et adopter une approche plus structurée. Deepthi a vraiment travaillé à mon rythme et s'est assurée que j'étais capable d'utiliser les nouvelles fonctions/outils moi-même en me montrant d'abord puis en me laissant recréer les éléments moi-même, ce qui a vraiment aidé à intégrer la formation. Je ne pourrais pas être plus satisfait des résultats de cette formation et du niveau d'expertise de Deepthi !
Deepthi - Invest Northern Ireland
Formation - IBM Cognos Analytics
Traduction automatique
La diversité des sujets abordés
Romaric - Vacher
Formation - Business Intelligence and Data Analysis with Metabase
Partager un exemple d'application
Formation - Alteryx for Data Analysis
Traduction automatique
Très clairement articulé et expliqué
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Formation - Alteryx for Developers
Traduction automatique
Régression linéaire - l'algorithme pour prédire la tendance
Vincent Ko - UBS
Formation - Data Preparation with Alteryx
Traduction automatique