Artificial Intelligence for Data Analysis in the Financial Sector

• Python/R 程式設計的基本知識
• 瞭解金融術語和基本統計數據

觀眾

• 金融分析師
• 數據科學家
• 風險管理師

Artificial Intelligence (AI) 表示 Data Analysis 是指應用 AI 技術從複雜的數據集中處理、解釋和提取有意義的見解。它涉及使用機器學習演算法、統計方法和高級計算技術，以比傳統方法更高效、更準確地分析數據。

這種講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望將 AI 有效整合到數據分析流程中的初級金融分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 在金融行業數據分析中的應用。
• 培養構建財務分析預測和規範模型的技能。
• 瞭解如何實施用於金融數據處理的機器學習演算法。
• 增強數據可視化並解釋複雜的 AI 驅動型見解以制定決策。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

金融領域的 AI 簡介

• AI 在金融領域的應用概述（欺詐檢測、演算法交易、風險評估）
• 數據分析原理和財務數據類型簡介
• AI 實施中的道德注意事項和法規遵從性
• 設置用於財務數據分析的 Python/R 環境

數據收集和預處理

• 金融領域的資料來源（股票數據、市場指數、客戶數據）
• 數據清理、規範化和轉換技術
• 用於增強數據分析的特徵工程
• 預處理財務數據集以進行分析

Machine Learning 金融數據演算法

• 監督式學習演算法（線性回歸、決策樹、隨機森林）
• 用於異常檢測的無監督學習（k-means 聚類、DBSCAN）
• 案例研究分析：信用評分模型和風險管理
• 構建用於預測股票價格的監督模型

高級 AI 技術和模型優化

• 金融數據的深度學習模型（用於時間序列預測的 LSTM）
• 用於交易策略決策的強化學習簡介
• 超參數調整和模型驗證
• 為金融時間序列數據實施 LSTM

可視化、解釋和報告

• 使用庫的數據可視化最佳實踐（Matplotlib、Seaborn、Tableau）
• 解釋模型輸出以獲得業務洞察
• 為利益相關者創建全面的報告
• 使用完整的 AI 工作流程分析和呈現財務數據

總結和後續步驟