Chevron Left
Вернуться к Машинное обучение в финансах

Отзывы учащихся о курсе Машинное обучение в финансах от партнера СберУниверситет

4.5
звезд
Оценки: 78
Рецензии: 35

О курсе

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....

Лучшие рецензии

S
7 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!

SS
3 мая 2019 г.

Отличный, познавательный курс.\n\nХорошо и с примерами разобраны методы ML применяемые в Сбере.

Фильтр по:

1–25 из 35 отзывов о курсе Машинное обучение в финансах

автор: Захаров Н К

9 авг. 2019 г.

Курс понравился. Интересно посмотреть как все же применяют ML на практике, тем более в финансах. Зачастую конечно рассказ не глубоко погружается в методы, зато видна практика и польза от применения. Для себя подчеркнул что можно круто применять гаусовские процессы для прогнозирования. Реально работает, ранее как-то обходил их стороной.

автор: Mike K

16 июля 2019 г.

Курс сырой:

Ответы на задания противоречат презентациям и лекциям.

Тесты частенько откровенно слабые (это продвинутый курс при этом один из вопросов в тесте: какая библиотека не импортировалась в предыдущем ноутбуке - на мой взгляд это уровень начала изучения питон, а не вопрос для людей с серьезным хардскилл, как позиционируется в презентации курса).

Практические задания явно недоделаны или переделаны и брошены на пол пути с кучей мусора оставленного от предыдущих редакций.

Лекции очень поверхностные - в них много информации, но без деталей, в результате задания покрывают только малую часть изложенного и реально не закрепляют знания. Апофеоз последняя неделя - в ней только лекция про то, что в Сбербанке есть мегамодель для прогнозированы инфляции на GANах.

автор: Ибрагимов А И

14 авг. 2019 г.

Отличный вводный курс по применению ML. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist в финансах.Это конечно не совсем финансы, но всегда хочу отметит раздел по NLP. Хорошо структурирован. Из но, слабое задание по прогнозированию комиссий. Сама лекция даже помогла, но задание надо улучшить, много артефактов. Оценка с авансом, уверен что ещё отшлифуют.

автор: Лапишева К М

5 июля 2019 г.

Очень рада, что в курсе мы познакомились с методом прогнозирования на основе Гауссовских процессов. Спасибо!

автор: Евсеев Т В

5 авг. 2019 г.

Спасибо авторам за интересный курс. Особенно понравилось, что все объяснение строится вокруг реальных задач, что редко и точно не ожидал от Сбербанка. Особенно понравилась лекция по reinforcing learning. Очень детально и на пальцах объясняется метод и как его можно применить в бою.Единственно авторам надо поправить ДЗ, особенно не порадовало что на 2 неделе нельзя было сделать задание в онлайне, но вскопано 5*.Спасибо!

автор: Serjio

4 мая 2019 г.

Отличный, познавательный курс.

Хорошо и с примерами разобраны методы ML применяемые в Сбере.

автор: Vadim K

18 июня 2019 г.

Курс собран из разных частей базового уровня, прямого отношения к финансам они не имеют. Качество подготовки материалов посредственное

автор: Aleksandr F

17 мар. 2020 г.

Самый бесполезный курс по машинному обучению, который только можно было придумать. 0 содержательной и полезной информации. Одна сплошная болтология

автор: Козлов Э А

19 февр. 2020 г.

Отличный курс. Дает пусть хоть и не глубокое, но все же хорошее представление о работе ML в банковской системе.

автор: КИРИЛОВА Л А

29 июня 2019 г.

Было интересно попасть в другую область финансов, познавательно,

спасибо за курс

автор: Живова Е А

18 июля 2019 г.

любопытно и познавательно, спасибо сберу за курс

автор: Овчинникова Е А

8 июля 2019 г.

Спасибо Сбербанк! Лучшее из того, что я могла найти по машинному обучению в этой сфере!

автор: Шемсединов И

16 янв. 2020 г.

Идея хорошая, но в реализации ошибки и опечатки)

автор: Савина В Д

23 июля 2019 г.

Познавательный курс, будет интересен как новичку, так и человеку с опытом в данной сфере.

автор: Vasilyev L A

22 мар. 2020 г.

Интересный и прекрасно реализованный курс со структурированной подачей информации

автор: Доронина К А

28 июля 2019 г.

Примите глубочайшую благодарность за проделанную работу!

автор: Одинцов И С

23 июля 2019 г.

Спасибо за курс! Хотелось бы больше подобных проектов.

автор: Alfred W

26 июля 2019 г.

Весьма познавательный курс по машинному обучению.

автор: Ярош А В

5 июля 2019 г.

Благодарю! Отличный курс по машинному обучению!

автор: Гаврилов А А

8 июля 2020 г.

Без предварительной подготовки и хороших знаний языка Python будет очень сложно. Когда поступал на курс ожидал, что он будет более общим с точки зрения бизнеса, нежели углубленным в программирование

автор: Лена Ч

25 февр. 2020 г.

Задания написаны с грамматическими ошибками. Много недосказанности. Задания рассчитаны на производственные мощности. В заданиях оценивается не то что пишешь, а то, какой у тебя компьютер. Если вы хотите дома поучиться, то этот курс не для вас. Я лишь зря потратила деньги и время.

автор: Леонид К

26 апр. 2020 г.

На второй неделе в уроке 3.4 вдруг дают целую кучу формул без разъяснений и далее прохождение курса пришлось остановить, т.к. стало ничего не понятно.

автор: Andrey S

18 дек. 2020 г.

Весьма ёмкий курс с фокусом на приложение ML в финансовой сфере. В заданиях по программированию много готовых функций от создателей, поэтому не приходится долго ковыряться при отладке кода, плюс это дает возможность посмотреть на "образцовое" исполнение. Также сделан акцент на время исполнения кода и пути его оптимизации. Для работы с курсом необходмы базовые знания Python (pandas, numpy). В курсе также рассматривается Keras и его преимущества по сравнению со стандартными подходами (LogisticRegression, Random Forest).

автор: Иокша С А

13 мар. 2020 г.

Интересный курс , но всё таки уже для подготовленных людей в области ML

автор: Жданов Н Ф

12 июля 2019 г.

Доступно, информативно, полезно.