教师: Igor Cialenco和Matthew Dixon
格式: 实时在线课程
结构: 六周，每次两小时
时间轴: 2022年4月6日至2022年4月21日:周二和周四下午5:30-7:30.
机器学习一直是大数据金融决策的主要催化剂. 从金融服务行业的信用评分, 投资组合和财富管理的投资模型, 到算法交易和风险管理. 众所周知，机器学习经常被用来做基本的决策, 比如贷款审批, 但在过去几年中，该领域取得了实质性进展，提供了更广泛的功能. 这门短期课程的目标是让金融专业人士更好地了解机器学习中的哪些特定技术正在塑造金融行业.
特别是, 我们解决了一些常见的问题，比如“为什么机器学习取代了统计建模??以及“机器学习如何用于投资组合选择”?”. 该课程的整体形式将面向金融专业人士谁是关键的决策者在他们的组织. 利用大数据的机器学习在现实世界中的应用将在交易等领域得到展示, 投资, 风险管理. 本次研讨会的一个关键价值主张是提供框架，以了解如何最有效地将机器学习应用于广泛的业务功能和角色的财务工作流程, 从数据捕获到建模, 风险管理和报告.
费每人3000美元
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