EDHEC Business School

Spécialisation "Gestion des investissements avec Python et l'apprentissage automatique"

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EDHEC Business School

Spécialisation "Gestion des investissements avec Python et l'apprentissage automatique"

Sean McOwen
Claudia Carrone
John Mulvey - Princeton University

Instructeurs : Sean McOwen

53 782 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 1,821 examens de cours de ce programme

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
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des 1,821 examens de cours de ce programme

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 mois à compléter
à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

  • Rédiger un code Python personnalisé et utiliser les bibliothèques Python existantes pour élaborer et analyser des stratégies de portefeuille efficaces.

  • Rédigez un code Python personnalisé et utilisez les bibliothèques Python existantes pour estimer les paramètres de risque et de rendement et construire des portefeuilles mieux diversifiés.

  • Apprenez les principes des techniques d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé pour les ensembles de données financières

  • Comprendre les méthodologies d'analyse de données avancées et la modélisation quantitative appliquée aux données alternatives dans les décisions d'investissement

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Récupération de données sur le Web
  • Catégorie : Analyse du réseau
  • Catégorie : Analyse des états financiers
  • Catégorie : Apprentissage statistique des machines
  • Catégorie : Gestion financière
  • Catégorie : Gestion des actifs
  • Catégorie : Risque de portefeuille
  • Catégorie : Investissements
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Retour sur investissement
  • Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Données non structurées
  • Catégorie : Exploration de texte
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Logiciel de visualisation de données
  • Catégorie : Données du marché
  • Catégorie : Données financières
  • Catégorie : Gestion des risques
  • Catégorie : Gestion de portefeuille
  • Catégorie : Gestion des investissements

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de EDHEC Business School

Spécialisation - série de 4 cours

Ce que vous apprendrez

  • Acquérir une compréhension intuitive de la théorie sous-jacente aux techniques modernes de construction de portefeuille

  • Rédiger un code Python personnalisé pour estimer les paramètres de risque et de rendement

  • Utilisez les puissantes bibliothèques d'optimisation Python pour construire des portefeuilles scientifiquement et systématiquement diversifiés

  • Créez des utilitaires personnalisés en Python pour tester et comparer les stratégies de portefeuille

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Gestion de portefeuille
Catégorie : Gestion des risques
Catégorie : Modélisation des risques
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Optimisation des processus
Catégorie : Gestion des investissements
Catégorie : Risque de portefeuille
Catégorie : Analyse des risques
Catégorie : Retour sur investissement
Catégorie : Investissements
Catégorie : Modélisation financière
Catégorie : Simulations
Catégorie : Gestion financière
Catégorie : Analyse financière
Catégorie : Analyse de corrélation
Catégorie : Gestion des actifs

Ce que vous apprendrez

  • Analyser l'exposition des portefeuilles aux styles et aux facteurs

  • Mettre en œuvre des estimations robustes pour la matrice de covariance

  • Mettre en œuvre l'analyse de construction de portefeuille Black-Litterman

  • Mettre en œuvre une variété de modèles robustes de construction de portefeuille

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Retour sur investissement
Catégorie : Estimation
Catégorie : Statistiques bayésiennes
Catégorie : Investissements
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Gestion des investissements
Catégorie : Analyse des risques
Catégorie : Modélisation financière
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Gestion de portefeuille
Catégorie : Analyse de corrélation
Catégorie : Modélisation des risques
Catégorie : Risque de portefeuille

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez les principes des techniques d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé pour les ensembles de données financières

  • Comprendre la base de la régression logistique et des algorithmes ML pour classer les variables dans l'une des deux catégories suivantes

  • Utilisez les puissantes bibliothèques Python pour mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique dans des études de cas

  • Découvrez les modèles factoriels et les modèles de changement de régime et leur utilisation dans la gestion des investissements

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Gestion des actifs
Catégorie : Gestion des investissements
Catégorie : Gestion de portefeuille
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Modélisation financière
Catégorie : Apprentissage statistique des machines
Catégorie : Risque de portefeuille
Catégorie : Investissements
Catégorie : Analyse des risques
Catégorie : Optimisation du modèle
Catégorie : Informatique
Catégorie : Analyse
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Estimation
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Données du marché

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez ce que sont les données alternatives et comment elles sont utilisées dans les applications des marchés financiers.

  • Se plonger dans la recherche universitaire et pratique de pointe concernant les applications de données alternatives.

  • Effectuer des analyses de données sur des ensembles de données alternatives du monde réel à l'aide de Python.

  • Acquérir une compréhension et une expérience pratique de l'analyse des données, de la visualisation et de la modélisation quantitative appliquées aux données alternatives en finance

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Analyse du réseau
Catégorie : Investissements
Catégorie : Données du marché
Catégorie : Analyse des réseaux sociaux
Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
Catégorie : Données financières
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse financière
Catégorie : Analyse des états financiers
Catégorie : États financiers
Catégorie : Logiciel de visualisation de données
Catégorie : Marché financier
Catégorie : Finance d'entreprise
Catégorie : Exploration de données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Récupération de données sur le Web
Catégorie : Données non structurées
Catégorie : Apprentissage statistique des machines
Catégorie : Analyse avancée

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