Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot ML in de Financiële Sector
- Overzicht van veelvoorkomende financiële ML-toepassingen
- Voordelen en uitdagingen van ML in gereguleerde sectoren
- Overzicht van het Azure Databricks-ecosysteem
Voorbereiden van Financiële Gegevens voor ML
- Data ophalen uit Azure Data Lake of databases
- Datareiniging, feature engineering en transformatie
- Exploratieve gegevensanalyse (EDA) in notebooks
Trainen en Evalueren van ML-Modellen
- Data splitsen en ML-algoritmen selecteren
- Trainen van regressie- en classificatiemodellen
- Modelprestaties evalueren met financiële metrieken
Modelbeheer met MLflow
- Experimenten bijhouden met parameters en metrieken
- Modellen opslaan, registreren en versiebeheren
- Reproduceerbaarheid en vergelijking van modelresultaten
Implementeren en Afhandelen van ML-Modellen
- Modellen verpakken voor batch of real-time inferentie
- Modellen afhandelen via REST APIs of Azure ML-eindpunten
- Voorspellingen integreren in financiële dashboards of waarschuwingen
Monitoreren en Opnieuw Trainen van Pipelijnen
- Periodiek modelretraining plannen met nieuwe gegevens
- Data drift en modellenaaktheid monitoren
- End-to-end werkstromen automatiseren met Databricks Jobs
Use Case Walkthrough: Financiële Risicoscore
- Een risicoscoremodel bouwen voor leningen of kredietaanvragen
- Voorspellingen uitleggen voor transparantie en compliance
- Het model implementeren en testen in een beheerde omgeving
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Een begrip van basisprincipes van machine learning
- Ervaring met Python en gegevensanalyse
- Vertrouwdheid met financiële datasets of rapportages
Doelgroep
- Datawetenschappers en ML-ingenieurs in de financiële dienstverlening
- Dataanalisten die overstappen naar ML-functies
- Technologieprofessionals die voorspellende oplossingen in de financiële sector implementeren
7 Uren
