modul #1 Bevezetés a pénzügyek prediktív elemzésébe A prediktív analitika áttekintése, fontossága a pénzügyekben és a kurzus céljai
modul #2 A prediktív elemzés típusai A leíró, prediktív és előíró elemzések felfedezése a pénzügyekben
modul #3 Pénzügyi adatforrások és előkészítés Pénzügyi adatok gyűjtése, tisztítása és előkészítése elemzésre
modul #4 Adatvizualizáció a pénzügyekben Vizualizációk használata a pénzügyi adatok megismerésére és közlésére
modul #5 Regressziós elemzés a pénzügyekben Lineáris és nemlineáris regressziós modellek alkalmazása pénzügyi adatokra
modul #6 Idősor-elemzés a pénzügyekben Pénzügyi idősoros adatok elemzése, előrejelzése
modul #7 A gépi tanulás alapjai Bevezetés a gépi tanulási koncepciókba és algoritmusokba
modul #8 Felügyelt tanulás a pénzügyekben Felügyelt tanulási algoritmusok alkalmazása pénzügyi adatokra
modul #9 Felügyelet nélküli tanulás a pénzügyekben Felügyelet nélküli tanulási algoritmusok alkalmazása pénzügyi adatokra
modul #10 Neurális hálózatok a pénzügyekben Neurális hálózatok alkalmazása pénzügyi adatok elemzésére és előrejelzésére
modul #11 Prediktív modellezés a pénzügyekben Prediktív modellek készítése regresszió, döntési fák és véletlenszerű erdők segítségével
modul #12 Kockázatmodellezés és hitelbírálat Prediktív analitika alkalmazása a hitelkockázat értékelésére és pontozására
modul #13 Portfólió optimalizálása és kezelése Prediktív analitika használata a portfólió teljesítményének és kockázatának optimalizálására
modul #14 Pénzügyi piacok előrejelzése Prediktív analitika alkalmazása pénzügyi piacok és eszközök előrejelzésére
modul #15 Anomáliák észlelése a pénzügyekben Szokatlan minták és kiugró értékek azonosítása a pénzügyi adatokban
modul #16 Szövegelemzés a pénzügyekben Természetes nyelvi feldolgozás alkalmazása pénzügyi szöveges adatokra
modul #17 Big Data Analytics a pénzügyekben A prediktív elemzés méretezése nagy pénzügyi adatkészletekre
modul #18 Esettanulmányok a pénzügyek prediktív elemzéséből Valós alkalmazások és sikertörténetek a pénzügyek prediktív elemzésében
modul #19 A modell érvényesítése és telepítése Prediktív modellek értékelése és bevezetése pénzügyi alkalmazásokban
modul #20 Etika és elfogultság a prediktív elemzésben Az etikai megfontolások és az elfogultság kezelése a pénzügyek prediktív elemzésében
modul #21 Együttműködés és kommunikáció a prediktív elemzésben Hatékony együttműködés az érdekelt felekkel a prediktív elemzési betekintések biztosítása érdekében
modul #22 Prediktív analitikai eszközök és technológiák A pénzügyek prediktív elemzéséhez használt népszerű eszközök és technológiák áttekintése
modul #23 Felhőalapú prediktív elemzés A számítási felhő kihasználása a skálázható prediktív elemzéshez a pénzügyekben
modul #24 Valós idejű prediktív elemzés Prediktív elemzés alkalmazása valós idejű pénzügyi adatfolyamokra
modul #25 Megmagyarázható mesterséges intelligencia a pénzügyekben Prediktív modellek értelmezése és magyarázata a pénzügyekben
modul #26 Prediktív elemzés a Fintechben A prediktív analitika alkalmazásai a pénzügyi technológiában
modul #27 Szabályozási megfelelőség és prediktív elemzés A szabályozási követelmények és kockázatok kezelése a pénzügyek prediktív elemzésében
modul #28 A prediktív elemzés jövője a pénzügyekben Feltörekvő trendek és lehetőségek a pénzügyek prediktív elemzésében
modul #29 Capstone projekt Prediktív analitika alkalmazása valós pénzügyi problémára vagy adatkészletre
modul #30 Tanfolyam összefoglalója és következtetései A Prediktív Analytics pénzügyi karrierjének következő lépéseinek tervezése
Készen áll a tanulásra, a megosztásra és a versenyre?
