modul #1 Introducere în analiza predictivă în finanțe Prezentare generală a analizei predictive, importanța acesteia în finanțe și obiectivele cursului
modul #2 Tipuri de analiză predictivă Explorarea analizei descriptive, predictive și prescriptive în finanțe
modul #3 Surse de date financiare și pregătire Colectarea, curățarea și pregătirea datelor financiare pentru analiză
modul #4 Vizualizarea datelor în finanțe Utilizarea vizualizărilor pentru a explora și comunica informații despre datele financiare
modul #5 Analiza de regresie în finanțe Aplicarea modelelor de regresie liniară și neliniară la datele financiare
modul #6 Analiza serii temporale în finanțe Analizarea și prognozarea datelor financiare din seria temporală
modul #7 Fundamentele învățării automate Introducere în concepte și algoritmi de învățare automată
modul #8 Învățare supravegheată în finanțe Aplicarea unor algoritmi de învățare supravegheată la datele financiare
modul #9 Învățare nesupravegheată în finanțe Aplicarea unor algoritmi de învățare nesupravegheat la datele financiare
modul #10 Rețele neuronale în finanțe Aplicarea rețelelor neuronale la analiza și predicția datelor financiare
modul #11 Modelarea predictivă în finanțe Construirea de modele predictive folosind regresie, arbori de decizie și păduri aleatorii
modul #12 Modelarea riscului și scorarea creditului Aplicarea analizei predictive la evaluarea și scoringul riscului de credit
modul #13 Optimizarea și managementul portofoliului Utilizarea analizei predictive pentru a optimiza performanța portofoliului și riscul
modul #14 Prognoza piețelor financiare Aplicarea analizei predictive pentru a prognoza piețele și instrumentele financiare
modul #15 Detectarea anomaliilor în finanțe Identificarea modelelor neobișnuite și a valorii aberante în datele financiare
modul #16 Text Analytics în Finanțe Aplicarea prelucrării limbajului natural la datele de text financiare
modul #17 Big Data Analytics în finanțe Scalarea analizei predictive la seturi mari de date financiare
modul #18 Studii de caz în analiză predictivă în finanțe Aplicații din lumea reală și povești de succes în analiza predictivă în finanțe
modul #19 Validarea și implementarea modelului Evaluarea și implementarea modelelor predictive în aplicații financiare
modul #20 Etică și părtinire în analiza predictivă Abordarea considerațiilor etice și a părtinirii în analiza predictivă în finanțe
modul #21 Colaborare și comunicare în analiza predictivă Lucrul eficient cu părțile interesate pentru a oferi informații de analiză predictivă
modul #22 Instrumente și tehnologii de analiză predictivă Prezentare generală a instrumentelor și tehnologiilor populare pentru analiza predictivă în finanțe
modul #23 Analiza predictivă bazată pe cloud Utilizarea cloud computingului pentru analize predictive scalabile în finanțe
modul #24 Analiză predictivă în timp real Aplicarea analizei predictive la fluxurile de date financiare în timp real
modul #25 AI explicabilă în finanțe Interpretarea și explicarea modelelor predictive în finanțe
modul #26 Analiza predictivă în Fintech Aplicații ale analizei predictive în tehnologia financiară
modul #27 Conformitatea cu reglementările și analiza predictivă Abordarea cerințelor de reglementare și a riscurilor în analiza predictivă în finanțe
modul #28 Viitorul analizei predictive în finanțe Tendințele și oportunitățile emergente în analiza predictivă în finanțe
modul #29 Proiectul Capstone Aplicarea analizei predictive la o problemă financiară reală sau la un set de date
modul #30 Încheierea cursului și concluzia Planificarea pașilor următori în cariera de analiză predictivă în finanțe
Sunteți gata să învățați, să împărtășiți și să concurați?
