Финансовое моделирование и машинное обучение

Финансовые данные говорят языком машин

Научитесь превращать таблицы в предсказания. Наша программа обучает строить модели, которые видят закономерности там, где другие видят только цифры.

Посмотреть программу обучения

Почему банки нанимают тех, кто понимает Python и финансы одновременно

Рынок финансовых услуг в Словении меняется быстрее, чем успевают адаптироваться учебные заведения. Банки ищут людей, которые могут написать алгоритм оценки кредитных рисков за выходные — не теоретически, а практически.

Мы учим именно этому. Вы будете работать с реальными датасетами, где скрыты паттерны дефолтов, аномалий в транзакциях и поведения инвесторов. К концу курса у вас будет портфолио из нескольких моделей, которые можно показать на собеседовании.

Программа рассчитана на тех, кто уже понимает базовую статистику и не боится кода. Мы не тратим время на объяснение, что такое mean или median — сразу переходим к регрессиям, классификации и временным рядам.

Практическое применение моделей машинного обучения в финансах

Что вы будете делать на практике

Забудьте про теоретические лекции о том, как работает линейная регрессия. Мы сразу даем задачи: предскажите цену акции, найдите аномалии в транзакциях, постройте кредитный скоринг.

Работа с временными рядами

Вы возьмете исторические данные валютных пар и построите модель, которая предсказывает движение курса на следующий день. Узнаете, почему ARIMA не всегда работает и когда LSTM становится необходимостью.

Классификация клиентов

Датасет с 50 000 заявок на кредит. Ваша задача — научить модель отличать надежных заемщиков от рискованных. Разберетесь с дисбалансом классов и метриками precision/recall на практике.

Поиск мошенничества

Обнаружение аномальных транзакций в датасете банковских операций. Это задача, где accuracy = 99% не означает хорошую модель. Научитесь работать с редкими событиями и правильно оценивать результаты.

Портфельная оптимизация

Построите модель, которая балансирует риск и доходность для инвестиционного портфеля. Используете методы машинного обучения для улучшения классической теории Марковица.

Анализ настроений рынка

Соберете новости из финансовых источников и научите модель определять, как публикации влияют на котировки акций. Практика NLP применительно к финансовым данным.

Стресс-тестирование моделей

Проверите свои модели на исторических кризисах — 2008, 2020, март 2023. Узнаете, почему модели, обученные на спокойных периодах, часто ломаются в турбулентности.

Анализ финансовых данных с помощью алгоритмов машинного обучения

Как проходит обучение

  • Еженедельные практические задания на реальных данных. Никакого синтетического мусора — только датасеты из открытых источников финансовых институтов.
  • Код-ревью каждого проекта. Преподаватель смотрит ваш код и объясняет, почему ваш подход работает медленно или дает нестабильные результаты.
  • Групповые проекты во второй половине курса. Вы объединяетесь в команды по 3-4 человека и решаете комплексную задачу — например, строите систему автоматической торговли или кредитный конвейер.
  • Доступ к вычислительным ресурсам. Иногда для обучения моделей нужны мощности, которых нет на вашем ноутбуке — мы предоставляем облачные серверы.
  • Финальный проект защищаете перед аналитиками из финансовых компаний. Это не формальность — они дают обратную связь и иногда предлагают стажировки.
Узнать о преподавателях

Запуск программы — февраль 2026

Набор уже открыт, но мест ограниченное количество. Мы работаем группами до 20 человек, чтобы каждый получал внимание и обратную связь. Если вы хотите научиться применять машинное обучение к финансовым данным — сейчас подходящий момент.

Практические занятия по финансовому моделированию
Обучение анализу финансовых данных с машинным обучением
Связаться с нами