close facebook google+ habr instagram linkedin arrow-right phone telegram twitter user vk youtube upload close menu-stroke search lock cart

Технологии машинного обучения и предиктивной аналитики для банковских и актуарных приложений

009-АА

25 000 руб

очно
Очное обучение

Очное обучение – это обучение в одном из 13 городов России, где есть классы Учебного центра Softline (Москва, Санкт-Петербург, Владивосток, Екатеринбург, Казань, Красноярск, Нижний Новгород, Новосибирск, Омск, Ростов-на-Дону, Самара, Уфа, Хабаровск).

Вы приезжаете в указанное администратором время по нужному адресу и проходите обучение на наших ПК. Все лабораторные работы и/или практические задания будут заранее настроены нашими техническими специалистами и готовы к работе. В стоимость очного обучения входит блокнот, ручка, учебники и пособия, чай/кофе/вода/печеньки и обед. Иногородним слушателям, желающим обучаться в наших классах очно, мы помогаем с подбором и бронированием гостиницы (командировку вы оформляете за свой счёт).

Подробнее

22 500 руб

дистанционно
Дистанционное обучение

Если в вашем городе нет класса, вы можете пройти обучение в дистанционном формате. Стоимость дистанционного курса на 10% меньше, чем очного.

Удалённый формат подразумевает подключение к очной группе во время проведения курса (ссылка для подключения будет выслана вам заранее). С вашей стороны нужен компьютер или ноутбук с устойчивым подключением к интернету и гарнитура с микрофоном и наушниками. Вы будете видеть презентацию преподавателя, слышать его, получите удалённый доступ к лабораторным работам (если курс подразумевает их использование), сможете задавать вопросы в групповом чате или голосом, общаться с другими слушателями, а по окончании обучения получите те же сертификаты (по электронной почте), что и очные слушатели (в сертификате не указано, в каком формате вы прошли обучение).

Подробнее

В курсе даются методы предиктивной аналитики для финансовых и актуарных приложений, включая аналитику розничных рисков, построение скоринговых моделей, валидацию моделей и др. Основной упор сделан на методологии и технологии анализа данных, позволяющих оценить качество кредитов или клиентов с точки зрения риска, используя весь арсенал современных методов, включая логистическую регрессию, деревья классификации и регрессии, нейронные сети и др. В курсе объясняется, как строятся и используются современные модели машинного обучения и искусственного интеллекта ML/AI для повышения эффективности работы банка, включая привлечение новых клиентов, up-sell, cross-sell текущих клиентов, борьба с оттоком клиентов, управление рисками, клиентское обслуживание, программы лояльности и многое другое.

Подробнее

Производитель: Академия Анализа Данных

Направление: Data Science&Machine Learning
Продолжительность: 8 ак. часов
  • Расписание и цены

    В данный момент курс не стоит в открытом расписании. Оставьте запрос на этот курс, и мы свяжемся с вами для согласования времени и места проведения обучения.

  • О курсе

    Профиль аудитории:

    • Настоящая дополнительная образовательная программа предназначена для менеджеров, аналитиков, актуариев, желающих применять технологии машинного обучения в повседневной практике.

    Предварительные требования:

    • К освоению программы допускаются лица, обладающие базовыми навыками работы с персональным компьютером и офисными приложениями Microsoft: Excel и Word.

    По окончании курса слушатели смогут:

    Уметь:

    • Использовать инструменты анализа данных для решения практических задач;
    • Сохранять предсказательные модели в различных форматах, включая язык разметки прогнозного моделирования PMML (Predictive Model Markup Language), C, Java;
    • Корректировать точность моделей на основе новых данных;
    • Проводить верификацию моделей;
    • Строить профили клиента, модели клиента;
    • Проводить сегментацию клиентов;
    • Использовать правила ассоциаций, алгоритм априори, проводить последовательный и непоследовательный анализ ассоциаций;
    • Проводить бинарную классификацию и мультиклассификацию;
    • Строить деревья классификации и регрессии;
    • Строить скоринговые карты;

    Знать:

    • Общую модель применения методов дейта майнинга;

    Программа курса:

    • Модуль 1. Общая модель применения методов дейта майнинг
    • Модуль 2. Предпроцессинг: основные алгоритмы предварительное обработки данных
    • Модуль 3. Профиль клиента, модель клиента. Сегментация клиентов
    • Модуль 4. Классификация. Анализ ассоциаций. Построение регрессионных моделей для решения задач прогнозирования
    • Модуль 5. Кластеризация. Деревья классификации и регрессии. Построение скоринговых карт
  • Отзывы

    Ваш отзыв поможет кому-то сделать выбор. Спасибо, что делитесь опытом!

Связаться с менеджером

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».

Запрос

В данный момент курс не стоит в открытом расписании. Оставьте запрос на этот курс, и мы свяжемся с вами для согласования времени и места проведения обучения.

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».