Appliquer des techniques de traitement des données financières
Évaluer la performance des modèles
Utiliser des outils et bibliothèques de deep learning
Programme détaillé
4 modules · 28 heures
01
Introduction au deep learning
—Fondements et principes
—Différences avec l'apprentissage traditionnel
—Applications en finance
02
Construction de modèles
—Choix des architectures
—Entraînement et validation
—Optimisation des hyperparamètres
03
Traitement des données financières
—Préparation des données
—Échantillonnage et normalisation
—Techniques de feature engineering
04
Évaluation et déploiement
—Métriques de performance
—Déploiement en production
—Cas d'étude
Le conseil de l'expert
Cette formation en deep learning pour la prédiction financière vous permettra de comprendre des concepts clés, tels que la construction de modèles prédictifs. En vous familiarisant avec les techniques de traitement des données financières, vous serez en mesure de créer des solutions novatrices pour des problèmes complexes. Cet apprentissage vous aidera à mieux appréhender les enjeux et les opportunités qu'offre le deep learning dans le secteur financier.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est la difficulté à appliquer efficacement les techniques de deep learning aux données financières. Souvent, les professionnels peinent à adapter les modèles théoriques aux spécificités des données financières, ce qui peut entraîner des performances sous-optimales. Cette formation vise à réduire cet écart en fournissant des cas pratiques et des outils concrets pour mieux naviguer dans ces défis.
Ce qui distingue cette formation des autres approches est son accent sur l'application concrète des modèles dans un contexte financier. Nous ne nous contentons pas d'enseigner des théories, mais nous mettons l'accent sur la construction et l'évaluation de modèles adaptés à des scénarios réels. Les participants auront l'occasion d'utiliser des outils et bibliothèques de deep learning spécifiques, renforçant ainsi leur capacité à intégrer ces techniques dans leur travail quotidien.
Pour maximiser les bénéfices de cette formation, nous vous encourageons à venir avec des exemples de données financières que vous utilisez dans votre pratique professionnelle. Cela vous permettra d'appliquer directement les concepts appris à des situations concrètes, favorisant une assimilation plus rapide et pertinente des outils et techniques. Votre engagement et votre curiosité seront des atouts précieux pour tirer le meilleur parti de cette expérience enrichissante.
Pourquoi choisir cette formation en finance
🤖
Technologies avancées
Utilisation de l'intelligence artificielle pour la finance.
📈
Prédictions financières
Apprenez à prédire les tendances du marché.
💡
Innovations
Explorez les dernières innovations en finance quantitative.
🛠️
Outils pratiques
Formation sur les outils de data science et de deep learning.
Compétences acquises
Compréhension des concepts de deep learning
Expliquer les principes fondamentaux du deep learning et leur application dans la finance.
Construction de modèles prédictifs
Développer et entraîner des modèles de deep learning pour des tâches de prédiction financière.
Prétraitement des données financières
Appliquer des techniques de nettoyage et de transformation des données financières pour l'analyse.
Évaluation de la performance des modèles
Mesurer et interpréter la performance des modèles prédictifs à l'aide de métriques appropriées.
Utilisation des bibliothèques de deep learning
Manipuler des outils et bibliothèques comme TensorFlow ou PyTorch pour construire des modèles en deep learning.
Déploiement de modèles en production
Mettre en œuvre des modèles de deep learning dans un environnement de production pour des applications financières.
Analyse des résultats et prise de décision
Interpréter les résultats des modèles prédictifs pour éclairer les décisions financières stratégiques.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Quants
Data Scientists
Prérequis
Des bases en programmation et en statistiques sont nécessaires.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue pendant la formation
Test final pour évaluer les connaissances acquises
Retour d'expérience et feedback des participants
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après la formation, un participant a construit un modèle prédictif pour évaluer les tendances financières, utilisant les techniques de deep learning abordées. »
« Un autre a préparé des données financières en appliquant des méthodes de normalisation et de feature engineering apprises en cours. »
Questions fréquentes
Une connaissance de base en Python est recommandée.
Nous utilisons des outils comme TensorFlow et R.
Non, elle est informative et pratique.
La formation dure 5 jours.
La formation utilise une méthode d'apprentissage mixte, combinant des exposés théoriques pour introduire les concepts du deep learning et des travaux pratiques pour appliquer ces concepts à des cas financiers concrets.
Le rythme de la formation est structuré pour inclure environ 60% de temps consacré à des activités pratiques, où les participants construisent et évaluent des modèles, et 40% de temps dédié à des présentations théoriques, assurant une compréhension approfondie des concepts.
Les participants utiliseront des outils et bibliothèques populaires tels que TensorFlow, Keras et Pandas pour le traitement des données financières et la construction de modèles de deep learning, avec un encadrement constant pour faciliter leur apprentissage.
Les participants doivent avoir une solide compréhension des concepts de finance quantitative, ainsi qu'une expérience préalable en programmation, idéalement en Python, et des notions de machine learning.
Vous serez capable de comprendre et d'appliquer les concepts de deep learning pour construire des modèles prédictifs, de traiter des données financières, d'évaluer la performance des modèles et d'utiliser des outils et bibliothèques de deep learning.
Oui, cette formation est spécialement conçue pour les quants et les data scientists qui souhaitent approfondir leurs connaissances en deep learning appliqué à la finance et développer des modèles prédictifs efficaces.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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