Program uczenia maszynowego w finansach
Praktyczny kurs łączący teorię z rzeczywistymi zastosowaniami. Nauczysz się budować modele predykcyjne, rozumieć dane rynkowe i podejmować decyzje oparte na algorytmach.
Dlaczego warto poznać ML w kontekście finansów?
Machine learning zmienia sposób analizy rynków finansowych. Zamiast polegać wyłącznie na tradycyjnych metodach, możesz używać algorytmów do wykrywania wzorców w danych, przewidywania trendów i automatyzacji decyzji inwestycyjnych.
Nasz program koncentruje się na praktycznych umiejętnościach. Od pierwszego tygodnia pracujesz z rzeczywistymi danymi finansowymi, budujesz modele i testujesz ich skuteczność na historycznych przypadkach.
Nauczysz się nie tylko technik, ale także tego, kiedy je stosować i jak interpretować wyniki w kontekście rzeczywistych problemów biznesowych.
Co zyskujesz w tym programie
- Umiejętność budowania modeli predykcyjnych dla danych finansowych
- Praktyczne zastosowanie algorytmów klasyfikacji i regresji
- Techniki przetwarzania i czyszczenia danych rynkowych
- Zrozumienie bias i overfitting w kontekście finansowym
- Doświadczenie z bibliotekami Python używanymi w przemyśle
- Portfolio projektów do pokazania potencjalnym pracodawcom
Struktura programu
Moduł 1
Podstawy i przygotowanie danych
Poznasz fundamenty ML i nauczysz się pracować z danymi finansowymi — od pobierania przez czyszczenie po transformację do formatu gotowego do modelowania.
Moduł 2
Regresja i predykcja
Budujesz modele przewidujące ceny akcji i instrumentów. Uczysz się wybierać odpowiednie cechy i oceniać jakość predykcji.
Moduł 3
Klasyfikacja i sygnały transakcyjne
Tworzysz systemy klasyfikujące sygnały kupna/sprzedaży. Pracujesz z danymi niezbalansowanymi i oceniasz precision/recall.
Moduł 4
Time series i analiza sekwencyjna
Specyfika danych czasowych w finansach. ARIMA, LSTM i inne podejścia do przewidywania szeregów czasowych z uwzględnieniem sezonowości.
Moduł 5
Feature engineering dla finansów
Tworzysz zaawansowane wskaźniki techniczne, agregaty statystyczne i transformacje danych zwiększające moc predykcyjną modeli.
Moduł 6
Walidacja i wdrożenie
Backtesting na danych historycznych, walk-forward analysis i praktyczne wdrożenie modeli z monitoringiem ich skuteczności w czasie.
Materiały i wsparcie podczas nauki
Dostajesz dostęp do kompletnego zestawu narzędzi i materiałów. Wszystko przygotowane tak, żebyś mógł skupić się na nauce, a nie na szukaniu zasobów.
- Notebooki Jupyter z gotowym kodem do modyfikacji
- Rzeczywiste datasety z rynków finansowych
- Biblioteka przykładowych implementacji algorytmów
- Materiały dodatkowe — artykuły i research papers
- Forum dyskusyjne z innymi uczestnikami kursu
Jak wygląda postęp w programie
Każdy etap buduje na poprzednim. Od podstaw do zaawansowanych technik stosowanych w rzeczywistych systemach tradingowych.
Fundament teoretyczny i narzędzia
Zaczynasz od zrozumienia, jak działa uczenie maszynowe i dlaczego ma sens w finansach. Konfigurujesz środowisko pracy i uczysz się podstawowych bibliotek.
Pierwsze modele i eksperymenty
Budujesz proste modele predykcyjne. Uczysz się oceniać ich jakość i rozumieć, kiedy działają, a kiedy zawodzą.
Zaawansowane techniki i optymalizacja
Stosujesz bardziej złożone algorytmy, uczysz się tuningu hiperparametrów i pracujesz z ensemble methods.
Projekt końcowy z rzeczywistymi danymi
Budujesz kompletny system — od pobrania danych, przez feature engineering, modelowanie, walidację, aż po backtest i analizę wyników.
Praktyczne zadania i quizy
Każdy moduł kończy się zestawem zadań. To nie są teoretyczne testy — pracujesz z kodem i danymi, rozwiązując problemy podobne do tych, z którymi spotkasz się w pracy.
Quizy pomagają sprawdzić, czy rozumiesz koncepcje. Zadania programistyczne zmuszają do zastosowania wiedzy w praktyce. Dostajesz natychmiastowy feedback i możesz eksperymentować z różnymi podejściami.
Rodzaje zadań w programie
- Implementacja algorytmów od podstaw do zrozumienia mechanizmów
- Analiza i czyszczenie rzeczywistych danych z API finansowych
- Budowanie pipeline'ów przetwarzania danych
- Optymalizacja modeli i feature selection
- Backtesting strategii na historycznych danych
- Debugowanie modeli i interpretacja błędów
Zacznij naukę machine learning w finansach
Program dostępny w pełni online. Uczysz się we własnym tempie z dostępem do wszystkich materiałów i wsparcia od pierwszego dnia.
Zapisz się na kurs