Communiqué de presse :
L’ESILV lance le 2ème volet de sa série de MOOC dédiés à la Finance. Après « Risque de crédit » paru en 2015 et dont la sixième session s’est terminée en 2021, le MOOC « Machine Learning et Scoring de crédit » a débuté le 20 juin 2022 sur la plateforme FUN MOOC.
- Un nouveau MOOC dédié « Machine Learning et Scoring de crédit »
Ce cours de 20 heures s’adresse à toutes celles et ceux souhaitant se perfectionner en sciences de données et découvrir leurs applications dans le domaine bancaire : des professionnels de la finance ou bien des étudiants en finance ayant des bases solides en mathématiques et statistiques.
Il a pour objectifs de :
- Reconnaitre des techniques de Machine Learning appliquées aux risques ;
- Appliquer la Data Science à l’analyse de risque pour les métiers de la banque ;
- Mobiliser des techniques de détection d’anomalies (supervisées et non-supervisées) ; – Utiliser ces techniques pour la gestion des risques bancaires.
« Que vous soyez étudiant ou déjà professionnel dans le milieu de la banque, ce MOOC vous ouvrira l’accès au monde des modèles de risque de crédit et du Machine Learning. Vous pourrez acquérir des connaissances en Scoring, préparation des données et Machine Learning. L’avantage de ce MOOC est d’être très inséré dans la pratique du métier, d’une part parce qu’il introduit toutes les notions et concepts dans le cadre de leurs applications métiers, mais aussi parce qu’il en favorise la prise en main opérationnelle par des travaux dirigés particulièrement complets. Cette formation est idéale pour démarrer sa carrière dans le monde des modèles et du risque de crédit, mais aussi pour tous ceux qui ont besoin de monter en compétence sur ce domaine qui prend de plus en plus de place dans tous les métiers de la banque au quotidien. » déclare Vivien Brunel, Enseignant-chercheur en Finance à l’ESILV et Responsable de la modélisation des risques et du capital dans le Groupe Société Générale.
Comment s’articule ce MOOC ?
En quatre semaines de travail, ce MOOC donne la possibilité d’acquérir des connaissances théoriques en probabilités, statistiques inférentielles et data management, par la mise en application dans des exercices conçus pour s’entraîner sur des modèles de prédiction et d’optimisation du risque.
- Semaine 1 : Qu’est-ce qu’un score ?
- Semaine 2 : Data Wrangling – Préparation des données
- Semaine 3 : Machine Learning supervisé
- Semaine 4 : Implémentation et quantification du risque
Ce MOOC combine des vidéos courtes illustrant les concepts, des résumés, des exercices d’application pour approfondir les notions apprises et un quiz par thématique afin de valider progressivement les acquis et connaissances.
Une attestation de suivi sera délivrée par FUN aux apprenants ayant obtenue une note minimale de 60%.
Les auteurs du MOOC :
- Vivien Brunel, Enseignant-chercheur en Finance à l’ESILV et Responsable de la modélisation des risques et du capital dans le Groupe Société Générale ;
- Samuel Stephan, Chargé de cours Ingénierie financière à l’ESILV et analyste quantitatif (CIFRE) au groupe Caisse des dépôts ;
- Mohamad Ghassany, Enseignant-chercheur département Informatique, Big Data et Objets Connectés à l’ESILV.
Avec le concours de :
- Cora Beck, Directrice département Innovation & Pédagogies digitales du Pôle Léonard de Vinci ;
- Marie-Paule Jiccio, Ingénieure pédagogique multimédia au Pôle Léonard de Vinci – Cheffe de projet
- Benjamin Hoareau, Technicien audiovisuel au Pôle Léonard de Vinci – Production et post-production audiovisuelle
- Gary Corad, Etudiant au Pôle Léonard de Vinci – Motion design et montage des vidéos ;
- Devinci Junior, Junior Entreprise du Pôle Léonard de Vinci – Motion design et montage des vidéos.
Pour s’inscrire c’est ICI.
A lire aussi : Le Pôle Léonard de Vinci publie le livre blanc (mondedesgrandesecoles.fr)