سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین در تحلیل‌های مالی و کمی - سطح دوم CFA

کتاب یادگیری ماشین در تحلیل‌های مالی و کمی - سطح دوم CFA

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در تحلیل‌های مالی و کمی - سطح دوم CFA

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی کاربردی

موضوع میانی: یادگیری ماشین پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل‌های کمی پیشرفته در امور مالی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای تحلیلگران مالی
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های مالی
  • 6. مهندسی ویژگی در تحلیل‌های کمی
  • 7. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 8. مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مالی
  • 9. ارزیابی مدل‌های رگرسیون خطی
  • 10. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی مالی
  • 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 12. درختان تصمیم برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی
  • 13. مجموعه درختان تصمیم: جنگل‌های تصادفی
  • 14. تقویت گرادیان: مدل‌های Boosting
  • 15. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. کاربرد SVM در تشخیص تقلب مالی
  • 17. مدل‌های خوشه‌بندی برای بخش‌بندی مشتریان
  • 18. الگوریتم K-Means در تحلیل مالی
  • 19. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 20. کاربرد PCA در کاهش ریسک پرتفوی
  • 21. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 22. ساختار و عملکرد پرسپترون چندلایه
  • 23. آموزش شبکه‌های عصبی: انتشار رو به عقب
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 26. کاربرد RNN در پیش‌بینی بازده سهام
  • 27. مدل‌های LSTM و GRU برای داده‌های مالی پیچیده
  • 28. یادگیری عمیق در تحلیل احساسات بازار
  • 29. تکنیک‌های تنظیم (Regularization) در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 30. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 31. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 32. مدل‌های یادگیری ماشین برای مدیریت ریسک اعتباری
  • 33. پیش‌بینی نکول وام با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 34. شناسایی الگوهای معاملاتی با یادگیری ماشین
  • 35. کشف ناهنجاری در داده‌های مالی
  • 36. کاربرد یادگیری ماشین در کشف پولشویی
  • 37. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روند بازار
  • 38. تحلیل سری‌های زمانی با مدل‌های ML
  • 39. استفاده از مدل‌های سری زمانی در پیش‌بینی قیمت
  • 40. مدل‌های ARIMA و SARIMA در تحلیل مالی
  • 41. مدل‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی پرتفوی
  • 42. تخصیص دارایی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 43. مدل‌های یادگیری ماشین در ارزیابی دارایی‌ها
  • 44. پیش‌بینی ارزش‌گذاری اوراق بهادار
  • 45. تکنیک‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های جایگزین
  • 46. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای بازار سهام
  • 47. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در امور مالی
  • 48. تحلیل اخبار مالی با NLP
  • 49. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در تحلیل مالی
  • 50. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین مالی
  • 51. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت در تحلیل‌های مالی
  • 52. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 53. توضیح پیش‌بینی‌های مدل‌های پیچیده
  • 54. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
  • 55. چالش‌های استقرار مدل‌های ML در بانک‌ها
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 57. کاربرد یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی
  • 58. بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی با RL
  • 59. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نوسانات
  • 60. تحلیل ریسک سیستماتیک با ML
  • 61. مدل‌های یادگیری ماشین در قیمت‌گذاری اختیار معامله
  • 62. کاربرد ML در تشخیص دستکاری بازار
  • 63. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها
  • 64. تحلیل داده‌های کلان اقتصادی با ML
  • 65. پیش‌بینی شاخص‌های کلیدی اقتصادی
  • 66. مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل ریسک سیستمیک
  • 67. استفاده از ML برای بهبود پیش‌بینی‌های اقتصادی
  • 68. مدل‌های یادگیری ماشین برای مدیریت پویای ریسک
  • 69. تحلیل سناریو با استفاده از یادگیری ماشین
  • 70. توسعه مدل‌های پیش‌بینی سفارشی
  • 71. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه
  • 72. سیستم‌های توصیه برای خدمات مالی
  • 73. تکنیک‌های انسمبل در یادگیری ماشین
  • 74. ترکیب مدل‌ها برای بهبود دقت
  • 75. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضا
  • 76. تحلیل رفتار مصرف‌کننده با ML
  • 77. مدل‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی قیمت‌گذاری
  • 78. استراتژی‌های قیمت‌گذاری پویا
  • 79. مدل‌های یادگیری ماشین در سنجش ریسک بازار
  • 80. تحلیل حساسیت با استفاده از ML
  • 81. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک نقدینگی
  • 82. مدیریت ریسک نقدینگی با ML
  • 83. مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل ریسک عملیاتی
  • 84. کشف و پیش‌بینی ریسک عملیاتی
  • 85. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقلب در بیمه
  • 86. تحلیل ریسک در صنعت بیمه
  • 87. مدل‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی فرآیندهای بانکی
  • 88. اتوماسیون فرآیندهای مالی با ML
  • 89. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک سیاسی
  • 90. تحلیل ریسک در محیط‌های بین‌المللی
  • 91. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک‌های زیست‌محیطی
  • 92. تحلیل ریسک‌های مرتبط با تغییرات اقلیمی
  • 93. مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های جایگزین
  • 94. کاربرد داده‌های غیرسنتی در تحلیل مالی
  • 95. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک‌های اجتماعی
  • 96. تحلیل تأثیر عوامل اجتماعی بر بازار
  • 97. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک‌های سایبری
  • 98. امنیت سایبری در امور مالی
  • 99. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک‌های نظارتی
  • 100. تحلیل تأثیر تغییرات قانونی بر بازار

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.