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!
Машинное обучение в финансах
Корпоративный университет СбербанкаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 19,471
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
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. 21 час на выполнение
Русский
Субтитры: Русский
Приобретаемые навыки
Machine LearningPython ProgrammingBankingМашинное обучениеFinance
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
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. 21 час на выполнение
Русский
Субтитры: Русский
от партнера
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.
Программа курса: что вы изучите
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.
2 ч. на завершение
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
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.
5 ч. на завершение
10 видео ((всего 76 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
Урок 3.15мин
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
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.
5 ч. на завершение
9 видео ((всего 82 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
Урок 6.13мин
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 практических упражнения
Проверка результатов теста Сетчатый мир30мин
ML в трейдинге15мин
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)
6 ч. на завершение
10 видео ((всего 99 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
Вводный урок6мин
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
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ФИНАНСАХ
от партнера S7 мая 2020 г.
Спасибо огромное за курс, где-то было менее понятно, где-то очень круто и интересно, но самое главное, я для себя понял, что хочу применять ML именно в банковской сфере. Спасибо огромное за курс!
от партнера SS3 мая 2019 г.
Отличный, познавательный курс. Хорошо и с примерами разобраны методы ML применяемые в Сбере.
от партнера VA21 мар. 2020 г.
Интересный и прекрасно реализованный курс со структурированной подачей информации
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
- Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
- Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оплатив сертификацию?
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.
Какие правила возврата средств?
Средства можно вернуть в течение двух недель с момента оплаты или (для только что начавшихся курсов) в течение двух недель после первой сессии, в зависимости от того, какое событие наступит позже. Средства не возвращаются после получения сертификата о прохождении курса, даже если вы закончили курс в течение двухнедельного гарантийного срока. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
