Практические программы, где теория проверяется на реальных данных. Каждый модуль — это конкретный инструмент, а не очередная лекция.
Выберите программу, которая соответствует вашему уровню и задачам. Материал структурирован по принципу нарастающей сложности.
Практический курс по применению ML-методов для измерения, прогнозирования и интерпретации волатильности финансовых активов. Работаем с реальными данными фондового рынка Казахстана и глобальных бирж.
подробнее о программе
Углублённый курс для аналитиков с опытом в ML. Работаем со стакингом моделей, новостными данными, индексами настроений и методами снижения размерности применительно к волатильности рынков.
подробнее о программеКаждая программа начинается с практической задачи, а не с определений. Участник сталкивается с реальными данными биржевых котировок уже на первом занятии — прежде чем изучить соответствующий алгоритм.
Инструменты в программах: Python, scikit-learn, pandas, statsmodels. Никаких синтетических датасетов — только рыночные временные ряды с реальной волатильностью.
Программы охватывают весь диапазон — от базовой статистики временных рядов до применения нейросетевых моделей для прогнозирования рыночной волатильности.
Участники без опыта в ML начинают с нижнего уровня и последовательно движутся вверх, накапливая рабочие навыки на каждом этапе, а не просто знания.
задать вопрос о программе