Kerangka Materi
Pendahuluan Kecerdasan Buatan di Sektor Keuangan
- Gambaran umum penerapan AI dalam dunia keuangan (deteksi penipuan, perdagangan algoritmik, penilaian risiko)
- Pengenalan prinsip-prinsip analisis data serta jenis-jenis data finansial
- Konsep etika dan kepatuhan regulasi dalam penerapan AI
- Mempersiapkan lingkungan kerja Python atau R untuk analisis data keuangan
Pengumpulan dan Praproses Data
- Sumber-sumber data di sektor keuangan (data saham, indeks pasar, informasi konsumen)
- Teknik pembersihan data, normalisasi, serta transformasi data
- Proses pengembangan fitur untuk meningkatkan kualitas analisis data<\/li>
- Mempersiapkan dataset keuangan agar siap dianalisis
Algoritma Pembelajaran Mesin dalam Data Keuangan
- Algoritma pembelajaran terawasi (regresi linear, pohon keputusan, random forest)
- Penerapan metode pembelajaran tidak terawasi untuk mendeteksi anomali (k-means clustering, DBSCAN)
- Analisis kasus: Model penilaian kredit dan manajemen risiko
- Membangun model terawasi untuk memprediksi pergerakan harga saham
Teknik AI Lanjutan dan Optimisasi Model
- Model pembelajaran dalam (deep learning) untuk data finansial (LSTM untuk prediksi siklus waktu)
- Pengenalan konsep reinforcement learning dalam merancang strategi perdagangan
- Tuning parameter dan validasi model yang efektif<\/li>
- Menerapkan LSTM pada data time-series keuangan
Visualisasi Data, Penafsiran Hasil, dan Pelaporan
- Praktik terbaik dalam visualisasi data menggunakan perangkat lunak (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Cara menafsirkan output model guna mendapatkan wawasan bisnis yang berarti
- Menyusun laporan komprehensif untuk para pemangku kepentingan
- Menganalisis dan menyajikan data finansial dengan mengikuti alur kerja AI secara utuh
Penutup dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman dasar mengenai pemrograman Python atau R
- Pengetahuan tentang istilah-istilah keuangan dan statistik dasar
Audience
- Analis keuangan
- Para ahli data
- Manajer risiko
Testimoni (3)
Deepthi sangat peka terhadap kebutuhan saya, dia bisa mengetahui kapan harus menambahkan lapisan kompleksitas dan kapan harus menahan diri serta mengambil pendekatan yang lebih terstruktur. Deepthi benar-benar bekerja sesuai dengan ritme saya dan memastikan bahwa saya dapat menggunakan fungsi/alat baru sendiri dengan cara pertama menunjukkan kepada saya, lalu membiarkan saya merekonstruksi item tersebut sendiri, yang sangat membantu dalam menginternalisasi pelatihan. Saya tidak bisa lebih bahagia dengan hasil dari pelatihan ini dan dengan tingkat keahlian Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kursus - IBM Cognos Analytics
Diterjemahkan Mesin
dia sudah sangat siap - dan dia sangat ramah
Oliver - Post CH AG
Kursus - Splunk Fundamentals
Diterjemahkan Mesin
banyak latihan praktis
Marcin - Narodowy Bank Polski
Kursus - Splunk Data Administration
Diterjemahkan Mesin
