O platformě Secsmo
Regrese ve financích -
Regrese ve financích -
metodicky,
ne mechanicky
Secsmo je vzdělávací platforma z Hradce Králové, kde se výuka regresního strojového učení opírá o reálná finanční data a konkrétní analytické postupy.
3+ roky aktivní výuky
14 kurzů v nabídce
6 odborných lektorů
Kdo za platformou stojí
Tým s praxí v datech, ne jen v teorii
Lektoři Secsmo pracují nebo pracovali jako analytici, kvantitativisté a datový vědci v českých i mezinárodních finančních institucích. Výuka proto vychází z reálných problémů, které analytici řeší každý den.
- Skupinové kurzy probíhají v malých kohortách - maximálně 12 účastníků, aby byl prostor pro diskusi nad konkrétními datovými sadami.
- Individuální lekce jsou přizpůsobeny tomu, s jakými daty a nástroji účastník skutečně pracuje - Python, R nebo Excel s doplňky.
- Každý kurz zahrnuje práci s veřejně dostupnými finančními daty - například z ARAD ČNB nebo Eurostatu - takže výstupy jsou ověřitelné.
Interpretace výsledků
Validace a testování modelů
Stavba regresních modelů
Příprava a čištění dat
Struktura výukového procesu
Veronika Šafářová
Hlavní lektorka a metodička
Přes osm let pracovala jako kvantitatistka v sektoru pojišťovnictví. Specializuje se na lineární a logistické regrese v prostředí Pythonu a jejich aplikaci na portfoliová rizika.
Učební cesta se přizpůsobuje tempu, ne naopak
Účastníci kurzu si na začátku projdou diagnostickým testem zaměřeným na statistické základy a práci s daty. Výsledek ovlivňuje, které moduly absolvují povinně a které mohou přeskočit.
Toto uspořádání vychází z pozorování, že největší překážkou v pokročilých kurzech není složitost algoritmů, ale mezery v základech - například nepochopení rozdílu mezi korelací a kauzalitou nebo špatná interpretace p-hodnoty.
Platforma aktuálně funguje pro obyvatele měst s přístupem ke stabilnímu internetovému připojení. Výuka probíhá výhradně online, živě, s lektorem - nikoli formou předtočených videí.
Co výuka zahrnuje
Regresní modely od dat po rozhodnutí
Kurzy pokrývají celý analytický řetězec - od sběru a čištění dat přes výběr vhodného modelu až po interpretaci výsledků v kontextu finančního rozhodování.
Účastníci pracují s datovými sadami z reálných trhů: akciové indexy, úrokové sazby, spotřebitelské ceny. Modely se trénují, testují a vyhodnocují na těchto datech, ne na učebnicových příkladech.
Kohorty s diskusí
Skupinové lekce probíhají v kohortách do 12 lidí. Diskuse nad sdílenými datovými sadami přináší různé úhly pohledu na tentýž analytický problém.
Soukromé lekce na míru
Individuální výuka se přizpůsobuje konkrétním datům a nástrojům, které účastník používá ve své práci. Tempo i obsah se průběžně upravují.
Živá interakce s lektorem
Veškerá výuka probíhá živě - žádné předtočené video. Otázky lze klást okamžitě, lekce reaguje na to, co účastník konkrétně nerozumí.