О платформе Qrimtax
Мы делаем обучение машинному обучению в финансах доступным и практичным
С 2018 года наша команда разрабатывает курсы для тех, кто хочет понять, как машинное обучение работает в оценке финансовых моделей. Мы объясняем сложные концепции простым языком и показываем, как применять их на реальных данных. Наши студенты учатся анализировать риски, строить прогнозы и оценивать качество моделей с помощью современных алгоритмов.
Как мы развивались
Запустили первый курс по машинному обучению для финансовых аналитиков. Начали с базовых алгоритмов и разбора реальных кейсов из банковского сектора. Собрали группу из 45 студентов, которые хотели научиться оценивать кредитные риски с помощью ML.
Добавили модули по работе с временными рядами и прогнозированию. Разработали практические задания на основе данных фондовых рынков. Студенты начали применять полученные навыки для анализа волатильности и построения торговых стратегий.
Расширили программу глубоким обучением для анализа финансовых отчётов. Включили методы интерпретации моделей и оценки их надёжности. Начали работать с компаниями, которые внедряют ML в свои процессы оценки рисков и принятия решений.
Предлагаем комплексное обучение от основ до продвинутых техник. Наши курсы охватывают регрессию, классификацию, ансамблевые методы, нейронные сети и методы валидации моделей. Студенты работают с реальными датасетами и учатся оценивать, насколько их модели будут работать в продакшене.
Наша команда
Специалисты с опытом работы в финтехе и data science
Аскар Мухтаров
Ведущий разработчик курсов
Работал аналитиком в двух банках, где занимался скорингом и оценкой рисков. Разрабатывает учебные материалы и ведёт модули по классическим алгоритмам машинного обучения.
Камила Жумабаева
Методолог и куратор
Специалист по анализу данных с опытом в финансовых компаниях. Отвечает за структуру курсов, проверяет задания студентов и помогает разобраться со сложными темами.
На чём мы строим обучение
Практика на реальных задачах
Используем датасеты из банковской сферы, страхования и инвестиций. Студенты учатся решать те же задачи, с которыми сталкиваются специалисты в компаниях — от предсказания дефолтов до оценки стоимости активов.
Фокус на интерпретацию
Мало построить модель — важно понять, почему она принимает те или иные решения. Разбираем методы объяснения предсказаний, оценки важности признаков и проверки на переобучение. Это критично для финансовых приложений.
Систематический подход
Обучение построено последовательно — от базовой статистики и линейных моделей до градиентного бустинга и нейронных сетей. Каждая тема подкрепляется примерами кода на Python и заданиями для закрепления.
Обратная связь от кураторов
Проверяем домашние задания и даём комментарии по коду и подходу. Если что-то непонятно, можно задать вопрос и получить развёрнутый ответ. Это помогает не застревать на сложных моментах и двигаться дальше.