AI in Finance using Python (3op)
Toteutuksen tunnus: C-10065-TX00GW44-3001
Toteutuksen perustiedot
- Ilmoittautumisaika
- 12.02.2026 - 31.12.2028
- Ilmoittautuminen toteutukselle on käynnissä.
- Ajoitus
- 12.02.2026 - 31.12.2028
- Toteutus on käynnissä.
- Opintopistemäärä
- 3 op
- Korkeakoulu
- Metropolia Ammattikorkeakoulu, Karaportti 2
- Opetuskielet
- englanti
- Paikat
- 0 - 500
- Opintojakso
- C-10065-TX00GW44
Toteutukselle AI in Finance using Python C-10065-TX00GW44-3001 ei valitettavasti löytynyt varauksia. Varauksia ei ole mahdollisesti vielä julkaistu tai toteutus on itsenäisesti suoritettava.
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
Pass/Fail Grading criteria's can be find via workspace or you can ask them via viopesupport@metropolia.fi
Arviointiasteikko
Hyväksytty/Hylätty
Sisällön jaksotus
All of seven (7) Chapters have to be done in order.
Tavoitteet
This material is an introduction to using artificial intelligence (AI) in the frame of financing applications. First we cover the basic ideas of machine learning models. Then selected use cases from financing are discussed with practical examples using Python programming language. The reader is strongly advised not only to run sample code but tweak code parameters to see their full effect and meaning. The reader is assumed to have a working knowledge of Python. Basics of AI and machine learning are mostly assumed, also, but those follow along the lines of our previous course. Elementary understanding of financial concepts is also helpful but we will explain them as we go.
Sisältö
1 Introduction 2 Data acquisition etc. 3 Timeseries analysis 4 Sentiment analysis 5 Risk management 6 Fraud detection 7 Portfolio optimization
Aika ja paikka
Course can be find via Metropolia's Viope World and it can be done in own pace.
Oppimateriaalit
Can be find via workspace.
Opetusmenetelmät
Course is 100% online (self-study) course which can be done in own pace. Course includes 7 Chapters which have to be done in order.
Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö
N/A
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
Can be find via workspace.
Kansainvälisyys
N/A
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
N/A
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Depends on Students starting level.