พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องจักรในด้านการเงิน เครือข่ายมหาวิทยาลัย

รายละเอียด

หลักสูตรนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยให้นักเรียนสามารถแก้ปัญหาที่คลาดเคลื่อนในทางปฏิบัติที่นักเรียนอาจพบในชีวิตจริงซึ่งรวมถึง: (1) การทำความเข้าใจเมื่อปัญหาหนึ่งเผชิญกับภูมิประเทศทั่วไปของวิธี ML ที่มีอยู่ (2) ความเข้าใจที่ แนวทาง ML เฉพาะจะเหมาะสมที่สุดในการแก้ไขปัญหาและ (3) ความสามารถในการใช้งานโซลูชันได้สำเร็จและประเมินประสิทธิภาพ
ผู้เรียนที่มีความรู้ก่อนหน้านี้บางส่วนหรือไม่มีความรู้ด้านการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) จะได้เรียนรู้อัลกอริธึมหลักของการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่สนับสนุนและเสริมการเรียนรู้และจะสามารถใช้แพ็คเกจ ในด้านการเงิน
ความรู้พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องจักรในด้านการเงินจะให้มุมมองเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบมีผู้สอนไม่มีผู้ดูแลและเสริมกำลังและจบลงในโครงการเกี่ยวกับการใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักเรียนสามประเภท:
ผู้ปฏิบัติงานที่ทำงานในสถาบันการเงินเช่นธนาคาร บริษัท บริหารสินทรัพย์หรือกองทุนป้องกันความเสี่ยง
บุคคลที่สนใจในการสมัคร ML สำหรับการซื้อขายวันส่วนตัว
นักศึกษาปัจจุบันเต็มเวลาที่กำลังศึกษาระดับปริญญาในสาขาการเงินสถิติวิทยาการคอมพิวเตอร์คณิตศาสตร์ฟิสิกส์วิศวกรรมหรือสาขาอื่นที่เกี่ยวข้องที่ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับการใช้งานจริงของ ML ในด้านการเงิน

ประสบการณ์กับ Python (รวมถึงสมุดบันทึก, pandas, และ IPython / Jupyter), พีชคณิตเชิงเส้น, ทฤษฎีความน่าจะเป็นพื้นฐานและแคลคูลัสพื้นฐานเป็นสิ่งจำเป็นในการทำภารกิจนี้ให้เสร็จสมบูรณ์