Ce cours vise à fournir une introduction et une vue d'ensemble du domaine de l'apprentissage automatique en mettant l'accent sur les applications dans le domaine de la finance. Les méthodes d'apprentissage automatique supervisé sont utilisées dans le projet principal pour prédire les fermetures de banques. Simultanément, alors que ce cours peut être pris comme un cours séparé, il sert d'aperçu des sujets qui sont couverts plus en détail dans les modules ultérieurs de la spécialisation Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance. L'objectif de la visite guidée de Machine Learning in Finance est d'avoir une idée de ce qu'est le Machine Learning, à quoi il sert et dans combien de problèmes financiers différents il peut être appliqué.

Le cours est conçu pour trois catégories d'étudiants : Les praticiens travaillant dans des institutions financières telles que les banques, les sociétés de gestion d'actifs ou les fonds spéculatifs Les personnes intéressées par les applications de l'apprentissage automatique pour le day trading personnel Les étudiants actuels à temps plein poursuivant un diplôme en finance, statistiques, informatique, mathématiques, physique, ingénierie ou autres disciplines connexes qui veulent apprendre les applications pratiques de l'apprentissage automatique en finance Une expérience avec Python (y compris numpy, pandas, et IPython/Jupyter notebooks), l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités de base et le calcul de base est nécessaire pour compléter les travaux de ce cours.