EDHEC Business School

Spezialisierung „Investment Management mit Python und maschinellem Lernen“

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EDHEC Business School

Spezialisierung „Investment Management mit Python und maschinellem Lernen“

Sean McOwen
Claudia Carrone
John Mulvey - Princeton University

Dozenten: Sean McOwen

53.048 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 1,817 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
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Was Sie lernen werden

  • Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code und verwenden Sie vorhandene Python-Bibliotheken, um effiziente Portfoliostrategien zu erstellen und zu analysieren.

  • Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code und verwenden Sie vorhandene Python-Bibliotheken, um Risiko- und Ertragsparameter zu schätzen und besser diversifizierte Portfolios zu erstellen.

  • Lernen Sie die Prinzipien von überwachten und unüberwachten maschinellen Lerntechniken für Finanzdatensätze kennen

  • Gewinnen Sie ein Verständnis für fortgeschrittene Datenanalysemethoden und quantitative Modellierung, die bei Investitionsentscheidungen auf alternative Daten angewendet werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Vermögensverwaltung
  • Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
  • Kategorie: Finanzen
  • Kategorie: Finanzielle Daten
  • Kategorie: Analyse der Jahresabschlüsse
  • Kategorie: Investitionsmanagement
  • Kategorie: Investitionen
  • Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
  • Kategorie: Marktdaten
  • Kategorie: Netzwerkanalyse
  • Kategorie: Portfolio-Verwaltung
  • Kategorie: Portfolio-Risiko
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Rentabilität der Investition
  • Kategorie: Risikomanagement
  • Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Unstrukturierte Daten
  • Kategorie: Web-Scraping

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDHEC Business School.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Gewinnen Sie ein intuitives Verständnis für die zugrundeliegende Theorie hinter Modern Portfolio Construction Techniques

  • Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code, um Risiko- und Ertragsparameter zu schätzen

  • Nutzen Sie die leistungsstarken Python-Optimierungsbibliotheken, um wissenschaftlich und systematisch diversifizierte Portfolios aufzubauen

  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Dienstprogramme in Python, um Portfoliostrategien zu testen und zu vergleichen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Risikomanagement
Kategorie: Portfolio-Verwaltung
Kategorie: Vermögensverwaltung
Kategorie: Investitionsmanagement
Kategorie: Finanzielle Modellierung
Kategorie: Investitionen
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Simulationen
Kategorie: Risikoanalyse
Kategorie: Finanzen
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Finanzielle Analyse
Kategorie: Portfolio-Risiko
Kategorie: Rentabilität der Investition
Kategorie: Korrelationsanalyse

Was Sie lernen werden

  • Analysieren Sie die Stil- und Faktor-Exposures von Portfolios

  • Implementieren Sie robuste Schätzungen für die Kovarianzmatrix

  • Implementierung der Black-Litterman-Portfoliokonstruktionsanalyse

  • Implementieren Sie eine Vielzahl von robusten Portfoliomodellen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Finanzielle Modellierung
Kategorie: Investitionsmanagement
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Investitionen
Kategorie: Risikoanalyse
Kategorie: Portfolio-Verwaltung
Kategorie: Korrelationsanalyse
Kategorie: Portfolio-Risiko
Kategorie: Schätzung
Kategorie: Risikomodellierung

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie die Prinzipien von überwachten und unüberwachten maschinellen Lerntechniken für Finanzdatensätze kennen

  • Verstehen Sie die Grundlagen der logistischen Regression und der ML-Algorithmen zur Klassifizierung von Variablen in eines von zwei Ergebnissen

  • Nutzen Sie leistungsstarke Python-Bibliotheken, um Algorithmen des maschinellen Lernens in Fallstudien zu implementieren

  • Erfahren Sie mehr über Faktormodelle und Regime-Switching-Modelle und ihre Verwendung im Anlagemanagement

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Vermögensverwaltung
Kategorie: Investitionsmanagement
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Portfolio-Verwaltung
Kategorie: Analyse
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Investitionen
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Finanzielle Modellierung
Kategorie: Marktdaten
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Portfolio-Risiko
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Informatik

Was Sie lernen werden

  • Erfahren Sie, was alternative Daten sind und wie sie in Finanzmarktanwendungen verwendet werden.

  • Tauchen Sie ein in die aktuelle akademische und praktische Forschung im Bereich der alternativen Datenanwendungen.

  • Führen Sie mit Python Datenanalysen von alternativen Datensätzen aus der realen Welt durch.

  • Gewinnen Sie ein Verständnis und praktische Erfahrung in der Datenanalyse, Visualisierung und quantitativen Modellierung, angewandt auf alternative Daten im Finanzbereich

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Text Mining
Kategorie: Netzwerkanalyse
Kategorie: Investitionen
Kategorie: Unternehmensfinanzierung
Kategorie: Erweiterte Analytik
Kategorie: Marktdaten
Kategorie: Analyse der Jahresabschlüsse
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Web-Scraping
Kategorie: Analyse sozialer Netzwerke
Kategorie: Finanzielle Daten
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Finanzberichte
Kategorie: Finanzmarkt
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Finanzielle Analyse
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens

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Dozenten

Sean McOwen
EDHEC Business School
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von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen