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Plan du cours

Introduction à l'apprentissage automatique dans la finance

  • Aperçu de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le secteur financier
  • Types d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, par renforcement)
  • Études de cas en matière de détection de fraude, de scoring de crédit et de modélisation des risques

Bases de Python et de la gestion des données

  • Utilisation de Python pour la manipulation et l'analyse des données
  • Exploration des ensembles de données financiers avec Pandas et NumPy
  • Visualisation des données à l'aide de Matplotlib et Seaborn

Apprentissage supervisé pour la prédiction financière

  • Régression linéaire et logistique
  • Arbres de décision et forêts aléatoires
  • Évaluation des performances des modèles (précision, exactitude, rappel, AUC)

Apprentissage non supervisé et détection d'anomalies

  • Techniques de clustering (K-means, DBSCAN)
  • Analyse en composantes principales (ACP)
  • Détection des valeurs aberrantes pour la prévention de la fraude

Scoring de crédit et modélisation des risques

  • Construction de modèles de scoring de crédit à l'aide de la régression logistique et d'algorithmes basés sur des arbres
  • Gestion des ensembles de données déséquilibrés dans les applications de risque
  • Interprétabilité des modèles et équité dans la prise de décision financière

Détection de fraude avec l'apprentissage automatique

  • Types courants de fraude financière
  • Utilisation d'algorithmes de classification pour la détection d'anomalies
  • Stratégies de score en temps réel et de déploiement

Déploiement des modèles et éthique dans l'IA financière

  • Déploiement de modèles avec Python, Flask ou des plateformes cloud
  • Considérations éthiques et conformité réglementaire (par exemple, RGPD, explicabilité)
  • Surveillance et réentraînement des modèles dans des environnements de production

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des statistiques de base et des concepts financiers
  • Une expérience avec Excel ou d'autres outils d'analyse de données
  • Des connaissances de base en programmation (de préférence en Python)

Public cible

  • Analystes financiers
  • Actuaires
  • Officiers des risques
 21 Heures

Nombre de participants


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