EDHEC Business School

Spezialisierung „Investment Management mit Python und maschinellem Lernen“

Holen Sie sich eines unserer besten Angebote und erweitern Sie Ihre Fähigkeiten mit 50% Rabatt auf Coursera Plus. Jetzt sparen.

EDHEC Business School

Spezialisierung „Investment Management mit Python und maschinellem Lernen“

Sean McOwen
Claudia Carrone
John Mulvey - Princeton University

Dozenten: Sean McOwen

53.813 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 1,821 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 1,821 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche

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

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

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

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

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: Regressionsanalyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Investitionsmanagement
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Portfolio-Verwaltung
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Portfolio-Risiko
Kategorie: Finanzielle Modellierung
Kategorie: Investitionen
Kategorie: Marktdaten
Kategorie: Analyse
Kategorie: Risikoanalyse
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Informatik
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Schätzung

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

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozenten

Sean McOwen
EDHEC Business School
1 Kurs16.579 Lernende

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