Algorytmy finansowe w Twoich rękach
Poznaj uczenie maszynowe w praktyce finansowej — od analizy danych rynkowych po budowę systemów predykcyjnych. Program łączy teorię z przykładami z życia, które pokazują, jak algorytmy wpływają na decyzje inwestycyjne i zarządzanie ryzykiem.
Co zyskujesz?
Umiejętności, które możesz od razu wykorzystać w pracy — bez pustych teorii i nieprzystawalnych schematów. Każda lekcja otwiera nowe możliwości analizy i modelowania.
Praca z danymi rynkowymi
Nauczysz się czyścić, transformować i przygotowywać dane finansowe do analizy. Zrozumiesz, jak radzić sobie z brakującymi wartościami i anomaliami bez utraty istotnych informacji.
Budowa modeli predykcyjnych
Stworzysz własne algorytmy przewidujące trendy rynkowe. Od regresji liniowej po sieci neuronowe — każdy model pokażemy na konkretnym przypadku finansowym.
Ocena ryzyka i optymalizacja portfela
Poznasz metody kwantyfikacji ryzyka i techniki optymalizacji alokacji aktywów. Wykorzystasz algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia strategii minimalizujących straty.
Wykrywanie wzorców cenowych
Dowiesz się, jak identyfikować powtarzające się formacje i korelacje w danych historycznych. Zrozumiesz zasady backtestingu i walidacji modeli na danych rzeczywistych.
Interpretacja wyników i wizualizacja
Nauczysz się przedstawiać wyniki w sposób zrozumiały dla osób podejmujących decyzje. Od wykresów po dashboard analityczny — zawsze z kontekstem biznesowym.
Autentyczne przykłady
Wszystkie przypadki pochodzą z prawdziwych scenariuszy finansowych. Nie pracujesz na wymyślonych zbiorach — analizujesz sytuacje, które wydarzyły się na rynku.
Samodzielne eksperymenty
Otrzymujesz dostęp do notebooków Jupyter i gotowych środowisk, w których testujesz własne hipotezy. Możesz modyfikować parametry, porównywać wyniki i uczyć się na błędach.
Społeczność praktykująca
Dołączasz do grupy osób, które dzielą się swoimi odkryciami i rozwiązaniami. Forum i sesje Q&A pomagają rozwiązać problemy szybciej niż samodzielne poszukiwania.
Elastyczność nauki
Materiały są dostępne w dowolnej chwili. Uczysz się we własnym tempie — możesz zatrzymać się na trudniejszym rozdziale lub przyspieszyć, jeśli coś już znasz.
Praktyczne zadania
Każda sekcja kończy się projektem do samodzielnego wykonania. Sprawdzasz swoje rozumienie w działaniu, a nie tylko w testach wielokrotnego wyboru.
Aktualizacje treści
Dodajemy nowe studia przypadków i techniki w miarę rozwoju dziedziny. Raz wykupiony dostęp obejmuje wszystkie przyszłe uzupełnienia materiałów.
Dokumenty i certyfikat
- Po ukończeniu programu otrzymujesz cyfrowy certyfikat zawierający zakres tematyczny, liczbę godzin nauki oraz listę zrealizowanych projektów.
- Dokument możesz dodać do profilu LinkedIn lub dołączyć do aplikacji o pracę — zawiera kod weryfikacyjny potwierdzający autentyczność.
- Certyfikat nie zastępuje formalnych kwalifikacji, ale pokazuje pracodawcom, że zdobyłeś konkretne umiejętności w obszarze machine learning finansowego.
- Wszyscy absolwenci mają dostęp do archiwum projektów ukończonych przez innych uczestników — możesz zobaczyć różne podejścia do tych samych problemów.
- Jeśli ukończysz wszystkie zadania z oceną pozytywną, Twój profil pojawia się w galerii absolwentów dostępnej dla rekruterów współpracujących z platformą.
Co mówią uczestnicy
Opinie osób, które przeszły program i wykorzystują zdobyte umiejętności w swojej pracy.
Jakub Wróblewski
Program dał mi praktyczne narzędzia do analizy portfela. Nauczyłem się tworzyć modele predykcyjne i testować je na danych historycznych. Najbardziej przydatne były projekty z prawdziwymi zbiorami — zrozumiałem, jak reagować na nietypowe sytuacje rynkowe.
Ewa Sikorska
Wreszcie kurs, który nie unika matematyki, ale tłumaczy ją w kontekście finansów. Zrozumiałam, jak działają algorytmy optymalizacji i jak stosować je w zarządzaniu ryzykiem. Sekcja o walidacji modeli była szczególnie wartościowa.
Piotr Krawczyk
Dobry kurs dla osób, które chcą połączyć programowanie z finansami. Przykłady były konkretne i przydatne w codziennej pracy analitycznej. Forum pomogło mi rozwiązać kilka problemów z implementacją — ludzie chętnie dzielili się swoimi rozwiązaniami.
Anna Dębowska
Materiały są bardzo dobrze zorganizowane — łatwo wrócić do konkretnego fragmentu, gdy potrzebujesz przypomnienia. Notebooki Jupyter pozwalają eksperymentować z kodem na bieżąco. Minusem jest brak głębszego omówienia sieci neuronowych, ale podstawy są solidne.
Gdzie wykorzystasz wiedzę?
Analiza ilościowa
Praca w działach quant fund lub działach badawczych banków inwestycyjnych. Budowa modeli wyceny instrumentów finansowych i strategii handlowych opartych na danych.
Zarządzanie ryzykiem
Opracowywanie systemów monitorujących ekspozycję na ryzyko rynkowe, kredytowe i operacyjne. Wykorzystanie algorytmów do prognozowania potencjalnych strat.
Trading algorytmiczny
Tworzenie automatycznych systemów transakcyjnych wykorzystujących machine learning do podejmowania decyzji inwestycyjnych w czasie rzeczywistym.
Analityka biznesowa
Wspieranie działów business intelligence w firmach fintech. Analiza zachowań klientów, segmentacja rynku i personalizacja produktów finansowych.
Portfolio management
Optymalizacja alokacji aktywów w funduszach inwestycyjnych. Wykorzystanie algorytmów do balansowania ryzyka i oczekiwanego zwrotu w zróżnicowanych portfelach.
Badania naukowe
Praca w ośrodkach akademickich lub think tankach zajmujących się ekonomią obliczeniową. Publikacja analiz i rozwój nowych metod modelowania rynków finansowych.
Gwarancje i bezpieczeństwo
14-dniowy okres testowy
Masz dwa tygodnie, żeby sprawdzić, czy program odpowiada Twoim oczekiwaniom. Jeśli uznasz, że nie jest dla Ciebie — zwracamy pełną kwotę bez dodatkowych pytań.
Wsparcie techniczne i merytoryczne
Zespół pomocy technicznej odpowiada na pytania związane z działaniem platformy w ciągu 24 godzin. Pytania merytoryczne trafiają do ekspertów, którzy udzielają odpowiedzi w 48 godzin.
Ochrona danych osobowych
Wszystkie dane uczestników są przechowywane zgodnie z RODO na serwerach w Unii Europejskiej. Nie udostępniamy informacji o użytkownikach podmiotom trzecim bez wyraźnej zgody.