Машинное обучение
в анализе волатильности
Программа, где каждый шаг проверяется на реальных данных — не слайды, а работающий код и осмысленный результат.
Четыре направления, одна логика
Каждый блок программы решает конкретную задачу — от подготовки данных до интерпретации моделей. Участники не изучают теорию ради теории: каждое понятие сразу применяется к датасетам с реальными котировками и индексами.
Воркшопы рассчитаны на тех, кто уже знаком с Python на базовом уровне и хочет научиться строить ML-модели для оценки рыночного риска. Группы небольшие — не более 18 человек.
Данные и признаки
Временные ряды цен, объёмов и производных индикаторов. Разбор пропусков, выбросов и автокорреляции — с обсуждением того, почему стандартные подходы здесь не работают.
Модели прогнозирования
LSTM, градиентный бустинг, GARCH-расширения — не обзор, а пошаговая реализация. Каждая модель проходит через обучение, валидацию и разбор ошибок в прямом эфире.
Оценка и интерпретация
SHAP-значения, permutation importance, анализ остатков. Участники учатся объяснять, почему модель приняла то или иное решение — это важнее точности в изоляции.
Командные задания
Два совместных проекта в малых группах. Участники делят роли — аналитик данных, разработчик модели, докладчик — и разбирают результаты друг друга на финальной сессии.
Итоговый проект и обратная связь
Каждый участник сдаёт финальный проект — собственную ML-модель на выбранном датасете. Ведущий даёт письменную обратную связь по архитектуре, выбору метрик и интерпретации. Сертификат Ekoravi выдаётся по факту защиты.
Онлайн — это не означает без структуры
Занятия проходят в прямом эфире дважды в неделю по 2,5 часа. Записи доступны, но основная работа — синхронная: код пишется вместе, вопросы задаются сразу, ошибки разбираются по ходу, а не потом.
Платформа охватывает участников из разных городов Казахстана. Разница в часовых поясах учитывается при формировании расписания — предлагается два временных слота на выбор.
Все материалы, датасеты и шаблоны кода остаются доступны навсегда после окончания курса — без ограничений по сроку.
Диагностика уровня
Входной тест на 15 минут — определяет стартовый модуль и зоны, требующие внимания.
Работа с датасетами
Реальные данные рыночных индексов: очистка, трансформация, построение признаков вручную.
Построение и отладка
Реализация моделей шаг за шагом, разбор ошибок вместе с ведущим в прямом эфире.
Финальная защита
Личный проект с письменной обратной связью и сертификатом после успешной сдачи.