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Python: Learn AI for Finance: Beginner to Advanced: Mastering Machine Learning for Financial Markets

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  • Techniques for sourcing, cleaning, and feature‑engineering time‑series, fundamental, and alternative data
  • Methods for exploratory data analysis and visualization to uncover patterns, seasonality, and anomalies
  • Supervised models—regression and classification—for return forecasting and credit/fraud detection
  • Time‑series forecasting with ARIMA, GARCH and modern deep‑learning architectures (LSTM, Transformers)
  • Portfolio theory fundamentals and machine‑learning‑enhanced optimization strategies
  • Backtesting frameworks and best practices to evaluate performance, avoid look‑ahead bias, and simulate trading costs
  • Natural Language Processing workflows for sentiment analysis on news, filings, and social media
  • Reinforcement‑learning agents that learn to trade and rebalance portfolios in dynamic markets
  • Techniques for model interpretability (SHAP, LIME) and compliance with financial‑industry regulations
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