Analyse de données et machine learning pour la finance

sur place ou à distance 5 séances de 6h lundi au vendredi, de 9h à 12h et 14h à 17h

Apprenez à construire des modèles d’analyse et de machine learning pour des données financière. Cette formation couvre la construction de la base de données, le design du modèle mathématique, les techniques de backtesting, les algorithmes d’optimisation, ainsi que la gestion des données manquantes.

Objectif

Savoir construire un modèle mathématique appliqué au secteur financier, qu’il s’agisse d’investissement, de gestion de risque, de trading, etc.

Cette formation vous permettra d’acquérir les compétences nécessaires pour exploiter efficacement les caractéristiques des données financières, en utilisant des techniques de la science des données avancées avec Python.

 

Public

Cette formation s’adresse aux professionnels de la finance qui souhaitent maîtriser les outils d’analyse de données. Vous développerez des compétences pratiques pour la manipulation de données financières et la construction de modèles mathématiques.

Méthode

La méthode d’enseignement se base sur l’apprentissage par projet (PLB) qui intègre la théorie et la pratique.

Formateurs

Les formateurs sont des experts dans leur domaine et exercent une activité professionnelle en parallèle à leur rôle d’enseignant.

Programme

  • Comment constituer sa base de données en fonction du type d’asset
  • Construire son modèle mathématique
  • Mesurer la performance de son modèle
  • Comment faire un backtesting
  • Quel algorithme d’optimisation choisir
  • Gestion des données manquantes

Prérequis

Des bonnes connaissances du langage Python et en statistiques sont nécessaires.

Prochaine session

17.02.2025 - 21.02.2025

Attestation de suivi de cours
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Tarif: CHF 2000 .-

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Informations supplémentaires


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