Sharpsqua - masterclass program
Hluboké učení
ve financích
Kde matematika přestává být abstraktní
Finanční data jsou strukturovaná, zašuměná a plná vzorců, které klasické metody přehlížejí. Tento program se zaměřuje na to, co se stane, když na ně aplikujete moderní neuronové sítě.
Program v provozu od roku 2018 - mezinárodní účastníci, výuka v češtině.
Zjistit více o programuCo zůstane po skončení kurzu
Znalost frameworku PyTorch se nezapomíná za týden. Ale zapomíná se, pokud ji nikdy nepoužijete na reálném problému.
Každý modul je navržen tak, aby výstupem byl funkční kód, ne jen poznámky z přednášky.
Obsah programuAbsolventi odcházejí s repozitářem projektů, které lze ukázat. Ne s certifikátem, který nikdo nečte.
Důraz je kladen na přenositelnost dovedností - metody, které fungují na akciových datech, fungují i na úvěrovém riziku nebo pojistné matematice.
Jak to vypadá v praxi, ne na papíře
První týdny jsou záměrně pomalé. Spoustu věcí, které si myslíte, že znáte z lineární algebry, je třeba znovu přehodnotit v kontextu finančních dat.
Pak přichází fáze, kdy modely přestávají být black box a začínají dávat smysl. To trvá různě dlouho u různých lidí - a to je v pořádku.
Obtížné momenty jsou součástí procesu, ne chybou v designu kurzu.
Začátek - orientace v prostředí
Nastavení nástrojů, první kontakt s reálnými daty, přehled toho, co vás čeká a proč je pořadí témat takové, jaké je.
Střed - práce na projektech
Tady se většina lidí zasekne. Lektoři jsou k dispozici, ale neřeší problém za vás - ukazují, kde hledat.
Závěr - vlastní analýza
Každý účastník zakončuje vlastním projektem na datasetu, který si sám vybere. Zpětná vazba je konkrétní a písemná.
Co se otevře po dokončení
Absolvování programu nezaručuje pracovní nabídku. Ale dává vám jazyk, kterým se mluví v analytických týmech finančních institucí.
Rozdíl mezi tím, kdo ví, co je LSTM, a tím, kdo ho dokáže vysvětlit kolegovi z risk managementu, je větší, než se zdá.
Konkrétně: absolventi jsou schopni navrhovat architektuру modelů, prezentovat výsledky netechnickému publiku a rozpoznat, kdy model selhává.
Pro koho to dává smysl - a pro koho ne
Tenhle program není pro každého, kdo se zajímá o finance nebo o AI. Je pro konkrétní průnik těchto dvou skupin.
Pokud přicházíte bez jakékoliv zkušenosti s Pythonem, první měsíc bude těžší, než čekáte. Pokud přicházíte jako zkušený datový vědec bez zájmu o finanční doménu, bude vám chybět kontext pro polovinu materiálu.
Sedí to dobře, pokud
Pravděpodobně to není ono, pokud
Rok po dokončení programu
Většina lidí si po absolvování kurzu uvědomí, co vlastně nevědí. To zní jako kritika, ale je to přesně opak - je to první příznak toho, že porozumění se prohloubilo.
Absolventi se vracejí k materiálům. Komunita zůstává aktivní. Přístup k aktualizovaným modulům trvá tři roky od dokončení.
Finanční modely se mění. Architektura LSTM z roku 2019 nestačí na data z roku 2024.
Když se věci zkomplikují
Každý účastník projde momentem, kdy model nefunguje, chyba není viditelná a deadline se blíží. Na to jsme připraveni - ne ve smyslu, že to vyřešíme za vás.
Lektoři reagují na dotazy do 48 hodin. Komunitní fórum je aktivní denně. Týdenní živé sezení jsou volitelná, ale nahrávky jsou vždy k dispozici.
Podpora je navržena tak, aby vedla k řešení, ne k závislosti na ní.
„Nejčastější problém není technický. Je to nepochopení toho, co data vlastně říkají - a to se dá naučit."
„Když model selže, je to informace. Naučit se ji číst je polovina práce."