- Giới thiệu
- Khoá họckeyboard_arrow_down
- Chứng chỉ quốc tế & Kỹ năng văn phòngkeyboard_arrow_down
- Nghệ thuật & Sáng tạokeyboard_arrow_down
- Phân tích & Xử lý dữ liệukeyboard_arrow_down
- Phát triển năng lực nghề nghiệpkeyboard_arrow_down
- Phân tích dữ liệu dành cho nghiên cứu khoa họckeyboard_arrow_down
- Khoá học ngắn hạn dành cho doanh nghiệpkeyboard_arrow_down
- Tin tức & Sự kiệnkeyboard_arrow_down
- Kiến thức
- Giảng viên
- Học viên
- Liên hệ
![Machine Learning ứng dụng trong tài chính](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fd24rsy7fvs79n4.cloudfront.net%2Fatd.eraweb.net%2F20240614161346_3692_1718356426.3271.png&w=3840&q=75)
![Machine Learning ứng dụng trong tài chính](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fd24rsy7fvs79n4.cloudfront.net%2Fatd.eraweb.net%2F20240614161346_3692_1718356426.3271.png&w=3840&q=75)
Số lượng
Mô tả khoá học
1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Khóa học ngắn hạn “Machine Learning ứng dụng trong tài chính” được thiết kế để cung cấp cho các người học một cơ sở kiến thức và kỹ năng về máy học trong tài chính.
Trong khóa học này, người học sẽ được đào tạo để nắm được lập trình Python, về các khái niệm cơ bản của máy học, cách sử dụng các công cụ máy học để phân tích dữ liệu và cách tạo ra các mô hình máy học để áp dụng giải quyết các vấn đề trong tài chính.
Các vấn đề mà khóa học nhắm tới sử dụng máy học cơ bản và nâng cao để giải quyết bao gồm: Dự báo giá cổ phiếu và chỉ số thị trường, chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận trong giao dịch ngân hàng, dự báo đường cong lãi suất, tư vấn bằng robot, và định giá chứng khoán phái sinh. Từ đó, khóa học sẽ giúp người học cải thiện khả năng phân tích dữ liệu tài chính, đưa ra quyết định tài chính cho cá nhân và tổ chức một cách hợp lý, hiệu quả, và dựa theo dữ liệu.
2. ĐỐI TƯỢNG THAM GIA:
1. Người lao động trong các lĩnh vực kinh tế, tài chính, kinh doanh, và các nhà đầu tư tài chính có nhu cầu được đào tạo về ứng dụng máy học để giải quyết các vấn đề trong tài chính.
2. Ngoài ra, khóa học cũng mở rộng hơn đối với giảng viên quan tâm phát triển chuyên môn về máy học ứng dụng trong tài chính, các đối tượng người học tiềm năng có chuyên môn công nghệ nhưng chưa nắm được các ứng dụng máy học trong tài chính.
2. MỤC TIÊU KHOÁ HỌC:
Sau khoá học, bạn sẽ:
1. Nắm được các kiến thức cơ bản về lập trình Python và các kỹ thuật học máy cơ bản và vai trò của học máy trong tài chính – ngân hàng.
2. Có khả năng lập trình, ứng dụng máy học cơ bản để giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng.
3. Có mức độ tự chủ và trách nhiệm: Người học có khả năng tự chủ tư duy và tự học để nâng cao kiến thức và kỹ năng máy học trong tài chính.
3. HỌC PHÍ: 8.000.000 VNĐ/HV
Giảm 20% cho 5 học viên đăng ký đầu tiên.
Giảm 20% cho sinh viên hệ chính quy UEH (đang theo học trong thời hạn)
Giảm 15% học phí cho học viên cao học, văn bằng 2, liên thông của UEH.
Giảm 10% cho đối tượng là sinh viên (ngoài UEH).
Giảm 5% học phí cho cựu sinh viên UEH.
4. THỜI GIAN MỞ LỚP: 22/7/2023 (Thứ 7-CN)
5. THỜI GIAN HỌC: 9 buổi
6. HÌNH THỨC HỌC TẬP: Trực tiếp tại Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh
7. CHƯƠNG TRÌNH HỌC:
Buổi(số tiết học) | Cấu phần | Nội dung giảng dạy | Phương pháp giảng dạy |
Buổi 1(5 tiết) | Lập trình Python | 1.1. Giới thiệu về Python 1.2. Biểu thức và giá trị 1.3.Mô tả mã, đọc mã 1.4. Các cấu trúc điều khiển 1.5. Kiểu mảng | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python |
Buổi 2 | 2.1. Phương thức 2.2. Kiểu chuỗi 2.3. Tập tin 2.4. Nhập liệu và xử lý dữ liệu | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python | |
Buổi 3(5 tiết) | 3.1. Hồi quy tuyến tính 3.2. Hồi quy logit 3.3. KNN 3.4. Mô hình CAPM 3.5. Mô hình Fama-French 5 nhân tố 3.6. Các mô hình tài chính thông dụng khác | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python | |
Buổi 4(5 tiết) | Máy học căn bản và ứng dụng trong tài chính | 4.1. Tổng quan về Dữ liệu lớn 4.2. Giới thiệu máy học 4.3. Mô hình học máy giám sát – hồi quy tuyến tính 4.4. Bài tập: dự báo giá cổ phiếu | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với PythonBài tập tình huống |
Buổi 5(5 tiết) | 5.1. Mô hình học máy giám sát – phân loại 5.2. Thực hành: Phân loại và chấm điểm tín dụng | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python Bài tập tình huống | |
Buổi 6(5 tiết) | 6.1. Thực hành máy học giám sát – hồi quy tuyến tính 6.2. Thực hành máy học giám sát – phân loại | Ví dụ và thực hành với Python Bài tập tình huống | |
Buổi 7(5 tiết) | 7.1. Mô hình học máy không giám sát 7.2. Bài tập tình huống: đường cong lãi suất, danh mục Eigen, mô hình hóa lãi suất | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python Bài tập tình huống | |
Buổi 8(5 tiết) | 8.1. Mô hình học máy không giám sát (tiếp theo) 8.2. Bài tập tình huống: đầu tư cặp, phân nhóm nhà đầu tư, tăng cường tốc độ và độ chính xác trong đầu tư, phân bổ rủi ro phân cấp. | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python Bài tập tình huống | |
Buổi 9(5 tiết) | Tổng kết và ôn tập | 9.1. Tổng kết lại các nội dung đã học 9.2. Thực hành ứng dụng | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với PythonBài tập tình huống |
Đánh giá khoá học
Khoá học này được đánh giá
0/5
Khoá học liên quan
Các khoá học khác
![](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fd24rsy7fvs79n4.cloudfront.net%2Fatd.ueh.edu.vn%2F20240730113448_3692_1722314088.6712.webp&w=3840&q=75)
Đăng ký nhận tin mới
Đăng ký nhận tin mới
TRUNG TÂM CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ THIẾT KẾ
Thời gian làm việc
![Thứ 2 - Thứ 6 (Offline): 7h30 - 11h30, 13h30 - 17h00](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fd24rsy7fvs79n4.cloudfront.net%2Fatd.eraweb.net%2F200x200%2F20240527161217_3692_1716801137.8318.webp&w=640&q=75)
Thứ 2 - Thứ 6 (Offline): 7h30 - 11h30, 13h30 - 17h00
![Thứ 7 - CN (Online): 7h30 - 11h30, 13h30 - 17h00](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fd24rsy7fvs79n4.cloudfront.net%2Fatd.eraweb.net%2F200x200%2F20240527161217_3692_1716801137.8318.webp&w=640&q=75)
Thứ 7 - CN (Online): 7h30 - 11h30, 13h30 - 17h00
Bản quyền © 2024 ATD. Tất cả các quyền được bảo lưu. Được xây dựng với Eraweb.