Мы помогаем понимать финансовые данные

Oluruduwaways появилась из желания сделать машинное обучение в финансовой аналитике доступным для профессионалов, которые хотят работать с реальными данными, а не теоретическими примерами. Мы знаем, как это — пытаться разобраться в сложных моделях без практического контекста.

Наша задача

Показать, как машинное обучение работает с финансовыми данными на практике. Не просто теория из учебников — мы берем реальные кейсы, которые встречаются в работе финансовых аналитиков и специалистов по данным. Процентные ставки, кредитные риски, прогнозирование ликвидности — всё то, с чем сталкиваются люди в банках и финансовых компаниях каждый день. Мы строим программы так, чтобы после обучения человек мог применить знания сразу, а не через полгода поиска информации в интернете.

Что для нас важно

Практическая польза

Каждое занятие построено на примерах из реальной работы с финансовыми данными

Честность в подходе

Говорим о сложностях открыто — не обещаем быстрых результатов там, где нужно время

Постоянное развитие

Финансовые технологии меняются, и мы обновляем материалы, чтобы они оставались актуальными

Поддержка студентов

Помогаем разобраться с конкретными вопросами, а не просто отсылаем к документации

Как мы работаем со студентами

Реальные датасеты

Используем финансовые данные, похожие на те, что встречаются в работе — временные ряды, транзакции, показатели компаний. Студенты учатся работать с информацией, которая требует обработки и осмысления, а не идеально подготовленными таблицами из примеров.

Пошаговое объяснение

Разбираем каждую модель от простого к сложному — сначала линейная регрессия для прогноза доходности, потом градиентный бустинг для оценки рисков. Объясняем не только как запустить код, но и почему выбрали именно этот подход для конкретной задачи.

Обратная связь по проектам

Студенты делают самостоятельные работы — строят модели на основе заданий, которые имитируют задачи аналитических отделов. Мы даём развёрнутую обратную связь: что получилось хорошо, где есть ошибки в интерпретации результатов, какие метрики стоило бы добавить.

Как развивалась академия

Начало 2023 года

Запустили первый курс по анализу финансовых данных с Python для небольшой группы специалистов из банковского сектора. Занятия проходили онлайн по вечерам, студенты работали с данными по кредитным портфелям и учились строить базовые прогнозные модели.

Лето 2024 года

Добавили программу по машинному обучению для оценки кредитных рисков. Несколько студентов из первого потока предложили включить больше практики с реальными кейсами — мы переработали структуру занятий и добавили разборы ошибок, которые часто встречаются при работе с финансовыми моделями.

Осень 2024 года

Расширили команду преподавателей — к нам присоединились специалисты, которые работают с финансовыми данными в крупных компаниях. Они принесли свежие примеры задач и помогли сделать материалы ещё ближе к практике.

Начало 2025 года

Запустили специализацию по временным рядам в финансах — прогнозирование волатильности, моделирование цен активов, работа с высокочастотными данными. Программа рассчитана на тех, кто уже знаком с основами машинного обучения и хочет углубиться в финансовую аналитику.

Практическая работа с финансовыми данными

Почему мы фокусируемся на финансах

Финансовая аналитика требует особого подхода к данным. Здесь важна не только точность моделей, но и понимание контекста — что означают колебания показателей, как интерпретировать результаты для бизнес-решений, какие риски учитывать при прогнозировании.

Мы учим не просто применять алгоритмы, а думать как финансовый аналитик, который использует машинное обучение как инструмент для решения конкретных задач. Это требует времени и практики, но даёт результат, который можно применять в работе сразу после обучения.

Области, в которых мы работаем

Направление Практическое применение Инструменты
Кредитный скоринг Построение моделей для оценки вероятности дефолта заёмщика на основе исторических данных и финансовых показателей Python, scikit-learn, XGBoost, LightGBM
Прогнозирование временных рядов Анализ и предсказание динамики цен активов, процентных ставок, объёмов торгов с учётом сезонности и трендов ARIMA, Prophet, LSTM, pandas
Портфельная оптимизация Распределение активов в инвестиционном портфеле с учётом риска и доходности на основе исторических данных NumPy, SciPy, cvxpy, Markowitz модели
Детекция аномалий Выявление подозрительных транзакций и необычных паттернов в финансовых операциях для предотвращения мошенничества Isolation Forest, Autoencoders, DBSCAN
Анализ рисков Оценка рыночных, кредитных и операционных рисков с использованием статистических методов и машинного обучения Monte Carlo, VaR расчёты, стресс-тестирование

Свяжитесь с нами

Если у вас есть вопросы о программах обучения или вы хотите узнать, подойдёт ли наш подход для ваших задач — напишите нам. Мы расскажем подробнее о том, как строятся занятия и какие результаты можно ожидать.

Задать вопрос