Leertraject Deep Learning in Finance

Financiële modellen
die verder gaan
dan standaard analyse

Dit programma richt zich op kwantitatieve methoden, neurale netwerken en statistische modellering toegepast op financiële vraagstukken. Geen oppervlakkige introductie, maar gerichte diepgang.

6 mnd Programmalengte
8 mod. Kernmodules
3–5 Uur per week
Deelnemer werkt aan financiële data-analyse op laptop

Hoe het programma is opgebouwd

Acht modules die elkaar logisch opvolgen, van wiskundige grondslagen tot toepassing op echte marktdata.

01
Wiskundige grondslagen voor ML in finance

Lineaire algebra, kansrekening en optimalisatietechnieken die terugkomen in elk financieel model.

Lineaire algebra Optimalisatie
02
Tijdreeksanalyse en voorspelmodellen

ARIMA, LSTM-netwerken en hybride benaderingen voor het modelleren van financiële tijdreeksen.

ARIMA LSTM
03
Risicobeoordeling met neurale netwerken

Hoe deep learning-modellen kredietrisico, marktrisico en operationeel risico kwantificeren.

Kredietrisico Deep learning
04
Portefeuilleoptimalisatie en factormodellen

Moderne portefeuilletheorie uitgebreid met machine learning-gedreven factorselectie.

Factormodellen Optimalisatie
05–08
Gevorderde modules: NLP, reinforcement learning en praktijkcases

Tekstanalyse op financiële rapporten, beslissingsmodellen en een afsluitend project op echte datasets.

NLP RL Praktijkproject

Twee trajecten, één programma

Deelnemers kiezen op basis van hun situatie. Beide trajecten doorlopen dezelfde modules met hetzelfde niveau van inhoud.

Groepstraject

Leren in een vaste cohortgroep van 8 tot 12 deelnemers. Sessies verlopen op een vast schema, met ruimte voor onderlinge discussie en peer review.

  • Twee live sessies per maand, gezamenlijk gepland
  • Gedeeld oefenplatform met groepsprojecten
  • Feedback via groepsbesprekingen en instructeur
  • Toegang tot opnames van alle sessies
€ 890 voor 6 maanden

De mensen achter het programma

Beide instructeurs werken actief in de sector en brengen recente praktijkervaring mee. Geen theoretische achtergrond zonder context.

Klaar om te starten?

Een intake duurt 20 minuten en helpt bepalen welk traject het beste past bij jouw situatie.

Afspraak maken
WB
Wouter Braeckman
Financieel analist 14 jaar ervaring

Gespecialiseerd in kwantitatieve risicomodellen bij Belgische en Nederlandse financiële instellingen. Begeleidt de modules over tijdreeksanalyse en risicobeoordeling.

Tijdreeksen Risico Python
LV
Lieselot Vanhoucke
Kwantitatief strateeg 9 jaar ervaring

Achtergrond in wiskundige financiën en machine learning-toepassingen voor portefeuillebeheer. Verzorgt de gevorderde modules over NLP en reinforcement learning.

NLP Portefeuille ML

Wij gebruiken cookies om uw ervaring op brusselora.com te verbeteren - kies welke u toestaat.

Strikt noodzakelijk
Vereist voor de werking van de website
Altijd aan
Analyse
Helpt ons het gebruik van de site te begrijpen
Advertenties
Gepersonaliseerde advertenties op basis van uw interesse
Voorkeuren
Onthoudt uw instellingen en taalvoorkeur