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코스 개요
금융 분야에서의 인공지능 개요
- 금융업계 내 인공지능 적용 사례(사기 탐지, 알고리즘 트레이딩, 리스크 평가 등)
- 데이터 분석의 기본 원리 및 금융 데이터 유형 소개
- 인공지능 구현 시 윤리적 고려사항과 규제 준수 사항
- 금융 데이터 분석용 Python 또는 R 환경 설정 방법
데이터 수집 및 전처리
- 금융 분야의 주요 데이터 소스(주가 정보, 시장 지수, 고객 데이터 등)
- 데이터 정제, 정규화 및 변환 기법
- 데이터 분석 성과를 높이기 위한 피처 엔지니어링
- 분석 목적에 맞는 금융 데이터 전처리 과정
금융 데이터용 머신러닝 알고리즘
- 지도 학습 알고리즘(선형 회귀, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트 등)
- 이상 탐지를 위한 비지도 학습 기법(k-평균 클러스터링, DBSCAN 등)
- 사례 연구: 신용 평가 모델 및 리스크 관리 방안
- 주가 예측을 위한 지도 학습 모델 구축 방법
고급 인공지능 기법 및 모델 최적화
- 금융 데이터 처리를 위한 딥러닝 모델(시계열 예측용 LSTM 포함)
- 거래 전략 수립 시 의사결정을 돕는 강화학습 개념
- 하이퍼파라미터 조정 및 모델 검증 기법
- 금융 시계열 데이터에 LSTM 적용하는 방법
시각화, 해석 및 보고서 작성
- Matplotlib, Seaborn, Tableau와 같은 라이브러리를 활용한 효과적인 데이터 시각화 기법
- 모델 결과를 비즈니스 인사이트로 전환하는 방법
- 관계자들을 위한 포괄적 보고서 작성법
- 완전한 AI 워크플로우를 활용해 금융 데이터를 분석하고 발표하는 연습
요약 및 향후 학습 방향
요건
- Python 또는 R 프로그래밍에 대한 기초 지식이 필요합니다.
- 금융 용어 및 통계학적 개념을 어느 정도 이해하고 있어야 합니다.
수강 대상
- 금융 분석가
- 데이터 과학자
- 리스크 관리 전문가
28 시간
회원 평가 (3)
딥티는 제 필요에 매우 잘 맞춰주었으며, 언제 복잡성을 추가할지, 언제 구조화된 접근을 취하며 뒤로 물러나야 할지를 알 수 있었습니다. 딥티는 진정으로 제 속도에 맞춰 일했으며, 먼저 보여주고 제가 직접 재생성하도록 함으로써 새로운 기능/도구를 스스로 사용할 수 있도록 도와주었습니다. 이를 통해 훈련이 정말 잘 고착되었습니다. 이 훈련의 결과와 딥티의 전문성 수준에 매우 만족합니다!
Deepthi - Invest Northern Ireland
코스 - IBM Cognos Analytics
기계 번역됨
그는 철저히 준비를 했으며, 매우 친절합니다.
Oliver - Post CH AG
코스 - Splunk Fundamentals
기계 번역됨
실습이 많은 과정
Marcin - Narodowy Bank Polski
코스 - Splunk Data Administration
기계 번역됨
