Сучасні методи аналізу даних (112-Статистика, магістратура)
Тип: Нормативний
Кафедра: математичної статистики і диференціальних рівнянь
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 1 | 6 | Іспит |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 1 | 32 | Доманська О. В. | МТСМ-11 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 1 | 32 | МТСМ-11 | Доманська О. В. |
Опис курсу
Курс розроблено для ознайомлення студентів з сучасними методами аналізу даних, використовуючи Python, Pandas, Numpy та машинне навчання. Студенти оволодіють навиками розробки практичних програм для вирішення ряду конкретних проблем, зокрема, у фінансовій галузі.
Мета: ознайомити студентів з основними підходами до сучасних методів аналізу даних.
Цілі: ознайомити студентів з підходами до використання Python для ефективного аналізу даних, новітніми пакетами Python для різностороннього аналізу даних з різних джерел (CSV, Excel, баз даних, веб тощо). Створення програм для вирішення проблем у фінансовій галузі, зокрема, розподіл активів, аналіз ризиків, інвестиційна ефективність, тощо.
Рекомендована література
- Abdullah Karasan. Machine Learning for Financial Risk Management with Python. Algorithms for modelling Risk. O’Reilly, 2022.
- Yves Hilpisch. Python for Finance. Mastering Data-driven Finance. O’Reilly, 2019.
- James Ma Weiming. Mastering Python for Finance. Packt, 2015.
Додаткова література та інтернет-ресурси
- Онлайн курс “Complete Python and Machine Learning in Financial Analysis” на Udemy, https://www.udemy.com/course/python-and-machine-learn-ing-in-financial-analysis