Évaluation de la performance de librairies Python de prédiction permettant...

Évaluation de la performance de librairies Python de prédiction permettant l'analyse de séries chronologiques de transactions et soldes bancaires afin d'alerter précocement les clients/membres Desjardins d'une possible insuffisance de fonds et éviter de charger des NSF fees.

La prédiction est un domaine récent qui connaît de grandes avancées grâce à la démocratisation des connaissances via le web et l’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs modernes. Dans le cadre de ce projet effectué au Mouvement des Caisses Desjardins, ces techniques seront évaluées, documentées et testées vis-à-vis différents cas d’utilisation financiers (gestion de portefeuilles, de risques, etc.) Une implantation finale permettant d’alerter précocement les clients d’un possible manque de fonds sera effectuée au sein du Mouvement afin de tirer parti des plus récentes avancées du domaine.

Intern: 
Samuel Tremblay
Superviseur universitaire: 
Jean-François Plante
Province: 
Quebec
Université: 
Discipline: 
Programme: