Schulungsübersicht
Einführung in AI im Finanzsektor
- Überblick über KI-Anwendungen im Finanzbereich (Betrugserkennung, algorithmischer Handel, Risikobewertung)
- Einführung in die Grundsätze der Datenanalyse und die Arten von Finanzdaten
- Ethische Überlegungen und Einhaltung von Vorschriften bei der KI-Implementierung
- Einrichten einer Python/R-Umgebung für die Finanzdatenanalyse
Datenerfassung und Vorverarbeitung
- Datenquellen im Finanzsektor (Aktiendaten, Marktindizes, Kundendaten)
- Datenbereinigung, Normalisierung und Transformationstechniken
- Feature Engineering für eine verbesserte Datenanalyse
- Vorverarbeitung eines Finanzdatensatzes für die Analyse
Machine Learning Algorithmen für Finanzdaten
- Überwachte Lernalgorithmen (lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest)
- Unüberwachtes Lernen zur Erkennung von Anomalien (k-means clustering, DBSCAN)
- Analyse von Fallstudien: Kreditbewertungsmodelle und Risikomanagement
- Aufbau eines überwachten Modells zur Vorhersage von Aktienkursen
Fortgeschrittene KI-Techniken und Modelloptimierung
- Deep Learning-Modelle für Finanzdaten (LSTM für Zeitreihenprognosen)
- Einführung in das Reinforcement Learning für die Entscheidungsfindung bei Handelsstrategien
- Abstimmung der Hyperparameter und Modellvalidierung
- Implementierung von LSTM für finanzielle Zeitreihendaten
Visualisierung, Interpretation und Berichterstattung
- Bewährte Verfahren zur Datenvisualisierung mit Hilfe von Bibliotheken (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Interpretation von Modellergebnissen für Geschäftseinblicke
- Erstellung umfassender Berichte für Stakeholder
- Analysieren und Präsentieren von Finanzdaten mit einem vollständigen KI-Workflow
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse der Python/R-Programmierung
- Verständnis von Finanzterminologie und grundlegenden Statistiken
Zielgruppe
- Finanzanalysten
- Datenwissenschaftler
- Risiko-Manager
Erfahrungsberichte (4)
Abhi verfügt über ausgezeichnete Alteryx-Kenntnisse und hat die Inhalte sehr klar vermittelt. Er hat unsere Ziele verstanden und maßgeschneiderte Demo-Datensätze erstellt, die für unsere Organisation höchst relevant waren – ein sehr beeindruckendes Ergebnis. Die Schulung war gut strukturiert, wurde in einem angemessenen Tempo durchgeführt und bot ausreichend Zeit für Fragen.
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
Kurs - Alteryx for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung
Deepthi war sehr empfänglich für meine Bedürfnisse, sie konnte erkennen, wann sie zusätzliche Komplexität hinzufügen und wann sie zurückhaltend sein und einen strukturierteren Ansatz verfolgen sollte. Deepthi hat wirklich in meinem Tempo gearbeitet und sicher gestellt, dass ich die neuen Funktionen/Tools selbstständig einsetzen kann, indem sie mir zunächst gezeigt hat, wie es geht, und mich dann selbst nachbauen ließ. Dies half enorm bei der Vertiefung des Trainings. Ich bin extrem zufrieden mit den Ergebnissen dieses Trainings und mit Deepthis Fachwissen!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurs - IBM Cognos Analytics
Maschinelle Übersetzung
Praktische Übungen mit unseren Daten
Marcel Richard - Lang Energie AG / Osterwalder Zurich AG
Kurs - Business Intelligence and Data Analysis with Metabase
Klare Erklärungen mit guten Beispielen, sodass ich sie auf meine eigene Tätigkeit beziehen konnte.
Elaine Vermeulen - Sandoz BV
Kurs - Alteryx for Developers
Maschinelle Übersetzung
