Машинное обучение для анализа криптовалют
Научитесь применять алгоритмы ML к реальным рыночным данным. Программа стартует в сентябре 2025 — семь месяцев практики с историческими и актуальными данными бирж.
Программа обучения
Почему машинное обучение для крипторынка
Криптовалютные рынки работают круглосуточно. Объёмы данных растут каждую минуту. Человек физически не может отследить все паттерны и аномалии в режиме реального времени.
ML-модели справляются с этой задачей. Они анализируют тысячи показателей одновременно и находят корреляции, которые не видны при обычном наблюдении.
Мы учим работать с Python-библиотеками для анализа временных рядов, строить модели предсказания волатильности и тестировать гипотезы на исторических данных. Вы получите навыки, которые применимы не только к криптовалютам, но и к любым финансовым инструментам.
Что входит в программу
Работа с биржевыми API
Подключение к Binance, Coinbase, Kraken. Загрузка исторических данных, обработка потоковых котировок, создание собственных наборов данных для анализа.
Обучение моделей
Регрессия, классификация, кластеризация. LSTM для временных рядов, Random Forest для выявления трендов. Валидация моделей и оценка качества предсказаний.
Визуализация результатов
Построение графиков, тепловых карт корреляций, интерактивных дашбордов. Представление результатов анализа в понятной форме для принятия решений.
Как проходит обучение
- Вы получаете доступ к учебной платформе с материалами и заданиями
- Каждая неделя — новая тема: от загрузки данных до развёртывания модели
- Практические задания на реальных данных с криптобирж
- Код-ревью от преподавателей с опытом работы в финтех-компаниях
- Финальный проект — разработка собственной аналитической системы
Отзывы участников
Закончил программу в феврале 2025. Раньше работал с классическим техническим анализом, но после курса начал применять ML-модели к своим стратегиям. Результаты стали предсказуемее.
Олег Васильев
Аналитик данных
До этого пыталась изучать машинное обучение самостоятельно, но не хватало структуры и обратной связи. Здесь всё построено логично — от простого к сложному, плюс реальные кейсы из финансов.
Мария Линдстрём
Data scientist