Artificial Intelligence for Data Analysis in the Financial Sector

• Python/R 程式设计的基本知识
• 了解金融术语和基本统计数据

观众

• 金融分析师
• 数据科学家
• 风险管理师

Artificial Intelligence (AI) 表示 Data Analysis 是指应用 AI 技术从复杂的数据集中处理、解释和提取有意义的见解。它涉及使用机器学习演算法、统计方法和高级计算技术，以比传统方法更高效、更准确地分析数据。

这种讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望将 AI 有效整合到数据分析流程中的初级金融分析师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 AI 在金融行业数据分析中的应用。
• 培养构建财务分析预测和规范模型的技能。
• 了解如何实施用于金融数据处理的机器学习演算法。
• 增强数据可视化并解释复杂的 AI 驱动型见解以制定决策。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

金融领域的 AI 简介

• AI 在金融领域的应用概述（欺诈检测、演算法交易、风险评估）
• 数据分析原理和财务数据类型简介
• AI 实施中的道德注意事项和法规遵从性
• 设置用于财务数据分析的 Python/R 环境

数据收集和预处理

• 金融领域的资料来源（股票数据、市场指数、客户数据）
• 数据清理、规范化和转换技术
• 用于增强数据分析的特征工程
• 预处理财务数据集以进行分析

Machine Learning 金融数据演算法

• 监督式学习演算法（线性回归、决策树、随机森林）
• 用于异常检测的无监督学习（k-means 聚类、DBSCAN）
• 案例研究分析：信用评分模型和风险管理
• 构建用于预测股票价格的监督模型

高级 AI 技术和模型优化

• 金融数据的深度学习模型（用于时间序列预测的 LSTM）
• 用于交易策略决策的强化学习简介
• 超参数调整和模型验证
• 为金融时间序列数据实施 LSTM

可视化、解释和报告

• 使用库的数据可视化最佳实践（Matplotlib、Seaborn、Tableau）
• 解释模型输出以获得业务洞察
• 为利益相关者创建全面的报告
• 使用完整的 AI 工作流程分析和呈现财务数据

总结和后续步骤