Об этом курсе
Недавно просмотрено: 10,992

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

- Машинное обучение и анализ данных

- Введение в большие данные

- Введение в машинное обучение

- Банковское дело и финансы

- Языки Python и Stan

Прибл. 20 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6 недель обучения, 2-5 часов в неделю....

Русский

Субтитры: Русский

Приобретаемые навыки

Machine LearningPython ProgrammingBankingМашинное обучениеFinance

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

- Машинное обучение и анализ данных

- Введение в большие данные

- Введение в машинное обучение

- Банковское дело и финансы

- Языки Python и Stan

Прибл. 20 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6 недель обучения, 2-5 часов в неделю....

Русский

Субтитры: Русский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

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.

...
8 видео ((всего 65 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Интервью с Ией Малаховой6мин
Урок 1.110мин
Урок 1.213мин
Урок 1.312мин
Урок 2.16мин
Урок 2.28мин
Урок 2.36мин
2 материала для самостоятельного изучения
Презентация: Эконометрика и машинное обучение10мин
Презентация: Жизненный цикл модели и его этапы20мин
1 практическое упражнение
Введение в ML30мин
Неделя
2
5 ч. на завершение

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.

...
10 видео ((всего 76 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
Урок 3.28мин
Урок 3.37мин
Урок 3.45мин
Подходы к решению задачи. Часть 1.3мин
Урок 3.53мин
Подходы к решению задачи. Часть 2.4мин
Урок 4.114мин
Урок 5.111мин
Урок 5.211мин
4 материала для самостоятельного изучения
Введение в модуль2мин
Презентация: Прогнозирование временных рядов показателей деятельности банка10мин
Презентация: Прогнозирование временных рядов с помощью гауссовских процессов10мин
Презентация: Прогнозирование комиссионного дохода банка10мин
1 практическое упражнение
Проверка результатов задания "Расчет прогноза драйверов по эквайрингу"30мин
Неделя
3
5 ч. на завершение

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.

...
9 видео ((всего 82 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
Урок 6.210мин
Урок 6.310мин
Урок 6.49мин
Кейс. Часть 1.12мин
Кейс. Часть 2.9мин
Урок 7.111мин
Урок 7.27мин
Урок 7.37мин
3 материала для самостоятельного изучения
Введение в модуль2мин
Презентация: Оптимальное управление в финансах30мин
Презентация: Применение ML в трейдинге20мин
2 практического упражнения
Проверка результатов теста Сетчатый мир30мин
ML в трейдинге15мин
Неделя
4
6 ч. на завершение

Natural Language Processing

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

...
10 видео ((всего 99 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
Архитектура персонального ассистента4мин
Задачи NLP3мин
Предобработка текстовых данных. Выделение признаков.7мин
Стандартные методы ML для классификации текстов15мин
Отбор признаков. Оптимизация гиперпараметров. Смешивание алгоритмов.11мин
Векторное представление слов Word2Vec12мин
Нейронные сети прямого распространения18мин
Рекуррентные нейронные сети (RNN). Сети долгой краткосрочной памяти (LSTM)12мин
Задачи NER6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Введение в модуль2мин
Презентация: Natural Language Processing1ч 20мин
1 практическое упражнение
Проверка результатов задания Классификация обращений пользователей SAP в поддержку30мин
Неделя
5
3 ч. на завершение

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».

...
4 видео ((всего 27 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Урок 9.210мин
Урок 9.38мин
Урок 9.42мин
2 материала для самостоятельного изучения
Введение в модуль2мин
Презентация: Применение методов машинного обучения в анализе процессов10мин
1 практическое упражнение
Проверка результатов задания по анализу лог-файлов10мин
Неделя
6
1 ч. на завершение

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.

...
5 видео ((всего 41 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
5 видео
Урок 10.28мин
Урок 10.317мин
Поздравляем с прохождением курса!46
Интервью с Ией Малаховой6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Введение в модуль2мин
Презентация: Прогнозирование макроэкономических показателей10мин

Преподаватели

Avatar

Ия Малахова

Вице-президент – директор Департамента финансов
ПАО Сбербанк
Avatar

Андрей Духовный

Исполнительный директор - начальник отдела
Отдел моделирования рисков ликвидности, Казначейство
Avatar

Владимир Власов

Начальник центра
Центр компетенции ERP ПАО Сбербанк

О Корпоративный университет Сбербанка

Sberbank Corporate University (Sberbank CU) offers a unique learning environment for development of world-class leaders. Portfolio of our university is composed of more than 80 corporate and professional competencies programs for developing talents of international caliber. Sberbank CU is the first representative of Russia in four leading talent development and corporate universities associations – EFMD, ATD, ECLF, GlobalCCU. Our corporate university is awarded with CLIP (Corporate Learning Improvement Process) accreditation by EFMD; additionally three online programmes are certified by EFMD Online Course Certification System – Risk Management I, II, Finance for Managers I. To learn more please visit: https://sberbank-university.ru/en/...

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.