이 강좌에 대하여

최근 조회 16,304회

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!
Применение методов ML помогает банку более оперативно принимать решения. Сможет ли вернуть кредит конкретный клиент? Как изменится объем вкладов и кредитов в ближайшей перспективе? Как оптимизировать внутренние процессы?  Эти и многие другие проблемы финансовой сферы помогают решать на практике передовые методы ML.

Если вы студент и видите свое будущее в ML в финансах, но еще не до конца понимаете, чем будете заниматься; или уже работаете в банковской/IT сфере и хотите улучшить свои знания и квалификацию, а может быть, вы просто активно интересуетесь последними тенденциями применения ML — добро пожаловать на онлайн-курс «Машинное обучение в финансах» от команды финансистов Сбербанка!

Наш курс практико-ориентированный: вы узнаете о внедрении и применении ML на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов и др., а также пройдете несколько практических заданий с использованием языка программирования Python. На второй неделе курса используется вероятностный язык программирования Stan. В лекциях и домашних заданиях по прогнозированию представлены базовые примеры моделей в Stan и ссылки на более детальное ознакомление с языком. Освоив эту программу, слушатель научится применять на практике многие методы ML и получит конкурентное преимущество для трудоустройства в финансовой и IT сфере.

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

- Машинное обучение и анализ данных

- Введение в большие данные

- Введение в машинное обучение

- Банковское дело и финансы

- Языки Python и Stan

완료하는 데 약 21시간 필요

러시아어

자막: 러시아어

귀하가 습득할 기술

Machine LearningPython ProgrammingBankingМашинное обучениеFinance

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

- Машинное обучение и анализ данных

- Введение в большие данные

- Введение в машинное обучение

- Банковское дело и финансы

- Языки Python и Stan

완료하는 데 약 21시간 필요

러시아어

자막: 러시아어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

주

1

주 1

완료하는 데 2시간 필요

Введение в машинное обучение

Подходы, используемые для моделирования показателей. В чем особенность применения ML по сравнению с эконометрическими подходами. Особенности производственного цикла по разработке моделей в финансовых организациях.

완료하는 데 2시간 필요

8개 동영상 (총 65분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

8개의 동영상

Вступительное слово1m

Интервью с Ией Малаховой6m

Урок 1.110m

Урок 1.213m

Урок 1.312m

Урок 2.16m

Урок 2.28m

Урок 2.36m

2개의 읽기 자료

Презентация: Эконометрика и машинное обучение10m

Презентация: Жизненный цикл модели и его этапы20m

1개 연습문제

Введение в ML30m

주

2

주 2

완료하는 데 5시간 필요

Прогнозирование с помощью методов машинного обучения

Применение методов машинного обучения и эконометрики в прогнозировании финансовых показателей коммерческих банков. Выполнение задач по прогнозированию балансовых показателей банков, применению гауссовских процессов в моделировании временных рядов, и прогнозированию показателей прибыльности.

완료하는 데 5시간 필요

10개 동영상 (총 76분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

10개의 동영상

Урок 3.15m

Урок 3.28m

Урок 3.37m

Урок 3.45m

Подходы к решению задачи. Часть 1.3m

Урок 3.53m

Подходы к решению задачи. Часть 2.4m

Урок 4.114m

Урок 5.111m

Урок 5.211m

4개의 읽기 자료

Введение в модуль2m

Презентация: Прогнозирование временных рядов показателей деятельности банка10m

Презентация: Прогнозирование временных рядов с помощью гауссовских процессов10m

Презентация: Прогнозирование комиссионного дохода банка10m

1개 연습문제

Проверка результатов задания "Расчет прогноза драйверов по эквайрингу"30m

주

3

주 3

완료하는 데 5시간 필요

Трейдинг и оптимальное управление в финансах

В первой части вы познакомитесь с кейсами по применению методов Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением) для решения задач оптимального управления, а во второй – с применением передовых методов анализа данных в задачах трейдинга.

완료하는 데 5시간 필요

9개 동영상 (총 82분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

9개의 동영상

Урок 6.13m

Урок 6.210m

Урок 6.310m

Урок 6.49m

Кейс. Часть 1.12m

Кейс. Часть 2.9m

Урок 7.111m

Урок 7.27m

Урок 7.37m

3개의 읽기 자료

Введение в модуль2m

Презентация: Оптимальное управление в финансах30m

Презентация: Применение ML в трейдинге20m

2개 연습문제

Проверка результатов теста Сетчатый мир30m

ML в трейдинге15m

주

4

주 4

완료하는 데 6시간 필요

Natural Language Processing

Применение методов машинного обучения для улучшения клиентского опыта с помощью методов Natural Language Processing (на примере виртуальных персональных ассистентов, чат-ботов)

완료하는 데 6시간 필요

10개 동영상 (총 99분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

10개의 동영상

Вводный урок6m

Архитектура персонального ассистента4m

Задачи NLP3m

Предобработка текстовых данных. Выделение признаков.7m

Стандартные методы ML для классификации текстов15m

Отбор признаков. Оптимизация гиперпараметров. Смешивание алгоритмов.11m

Векторное представление слов Word2Vec12m

Нейронные сети прямого распространения18m

Рекуррентные нейронные сети (RNN). Сети долгой краткосрочной памяти (LSTM)12m

Задачи NER6m

2개의 읽기 자료

Введение в модуль2m

Презентация: Natural Language Processing1시간 20분

1개 연습문제

Проверка результатов задания Классификация обращений пользователей SAP в поддержку30m

주

5

주 5

완료하는 데 3시간 필요

Применение методов машинного обучения в анализе процессов

Использование process mining для повышения эффективности различных процессов финансовой организации. Мы рассмотрим конкретный кейс по процессу «Оплата счетов сторонних организаций и причина несогласований сотрудниками оплаты счета».

완료하는 데 3시간 필요

4개 동영상 (총 27분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

4개의 동영상

Урок 9.16m

Урок 9.210m

Урок 9.38m

Урок 9.42m

2개의 읽기 자료

Введение в модуль2m

Презентация: Применение методов машинного обучения в анализе процессов10m

1개 연습문제

Проверка результатов задания по анализу лог-файлов10m

주

6

주 6

완료하는 데 1시간 필요

Прогнозирование макроэкономических показателей

На настоящий момент одна из самых амбициозных задач, которая ставится перед аналитиками – попытка предсказать различные макроэкономические показатели. Мы рассмотрим конкретный кейс прогнозирования инфляции.

완료하는 데 1시간 필요

5개 동영상 (총 41분), 2 개의 읽기 자료

5개의 동영상

Урок 10.18m

Урок 10.28m

Урок 10.317m

Поздравляем с прохождением курса!46

Интервью с Ией Малаховой6m

2개의 읽기 자료

Введение в модуль2m

Презентация: Прогнозирование макроэкономических показателей10m

자주 묻는 질문

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
What is the refund policy?

You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policy.
Is financial aid available?

Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You’ll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. Learn more.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.

Машинное обучение в финансах