module #1 Introduction à l'analyse prédictive en finance Vue d'ensemble de l'analyse prédictive, de son importance en finance et des objectifs du cours
module #2 Types d'analyse prédictive Exploration de l'analyse descriptive, prédictive et prescriptive en finance
module #3 Sources et préparation des données financières Collecte, nettoyage et préparation des données financières pour l'analyse
module #4 Visualisation des données en finance Utilisation de visualisations pour explorer et communiquer des informations sur les données financières
module #5 Analyse de régression en finance Application de modèles de régression linéaire et non linéaire aux données financières
module #6 Analyse des séries chronologiques en finance Analyse et prévision des données de séries chronologiques financières
module #7 Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique Introduction aux concepts et algorithmes d'apprentissage automatique
module #8 Apprentissage supervisé en finance Application d'algorithmes d'apprentissage supervisé aux données financières
module #9 Apprentissage non supervisé en finance Application d'algorithmes d'apprentissage non supervisé aux données financières
module #10 Neural Réseaux en finance Application des réseaux neuronaux à l'analyse et à la prédiction des données financières
module #11 Modélisation prédictive en finance Création de modèles prédictifs à l'aide de la régression, d'arbres de décision et de forêts aléatoires
module #12 Modélisation des risques et notation de crédit Application de l'analyse prédictive à l'évaluation et à la notation du risque de crédit
module #13 Optimisation et gestion de portefeuille Utilisation de l'analyse prédictive pour optimiser les performances et le risque du portefeuille
module #14 Prévision des marchés financiers Application de l'analyse prédictive pour prévoir les marchés et les instruments financiers
module #15 Détection d'anomalies en finance Identification de modèles inhabituels et de valeurs aberrantes dans les données financières
module #16 Analyse de texte en finance Application du traitement du langage naturel aux données textuelles financières
module #17 Analyse de Big Data en finance Extension de l'analyse prédictive à de grands ensembles de données financières
module #18 Études de cas en analyse prédictive en finance Applications concrètes et réussites en analyse prédictive en finance
module #19 Validation et déploiement de modèles Évaluation et déploiement de modèles prédictifs dans les applications financières
module #20 Éthique et biais dans l'analyse prédictive Aborder les considérations éthiques et les biais dans l'analyse prédictive en finance
module #21 Collaboration et communication dans l'analyse prédictive Travailler efficacement avec les parties prenantes pour fournir des informations d'analyse prédictive
module #22 Outils et technologies d'analyse prédictive Aperçu des outils et technologies populaires pour l'analyse prédictive en finance
module #23 Analyse prédictive basée sur le cloud Tirer parti du cloud computing pour une analyse prédictive évolutive en finance
module #24 Analyse prédictive en temps réel Application de l'analyse prédictive aux flux de données financières en temps réel
module #25 IA explicable en finance Interprétation et explication des modèles prédictifs en finance
module #26 Analyse prédictive dans la Fintech Applications de l'analyse prédictive dans la technologie financière
module #27 Conformité réglementaire et analyse prédictive Répondre aux exigences réglementaires et aux risques dans l'analyse prédictive en finance
module #28 L'avenir de l'analyse prédictive dans Finance Tendances et opportunités émergentes en matière d'analyse prédictive en finance
module #29 Projet de synthèse Application de l'analyse prédictive à un problème financier ou à un ensemble de données réel
module #30 Bilan et conclusion du cours Planifier les prochaines étapes de la carrière en analyse prédictive dans la finance
