Dieser Kurs wird Sie in die Lage versetzen, Ansätze des maschinellen Lernens im Bereich des Anlagemanagements zu beherrschen. Er wurde von zwei Vordenkern auf ihrem Gebiet entwickelt, Lionel Martellini vom EDHEC-Risk Institute und John Mulvey von der Princeton University. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens, gefolgt von einer eingehenden Erörterung der Anwendung dieser Techniken auf Entscheidungen im Portfoliomanagement, einschließlich der Entwicklung robusterer Faktormodelle, der Konstruktion von Portfolios mit verbesserten Diversifizierungsvorteilen und der Implementierung effizienterer Risikomanagementmodelle.
Python und maschinelles Lernen für die Vermögensverwaltung
Python und maschinelles Lernen für die Vermögensverwaltung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Investment Management mit Python und maschinellem Lernen
Dozenten: Claudia Carrone
19.076 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.1
(327 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 16 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Investment Management
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Human Learning
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Risikomanagement
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
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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.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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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.“
Bewertungen von Lernenden
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327 Bewertungen
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AJ
4
Geprüft am 30. Mai 2020
Please consider adding additional videos for the lab sessions, as one can not gain the Machine Learning python coding skills from PPT slides!
ST
5
Geprüft am 9. Apr. 2020
The topics covered in this course are really interesting. I learned a great deal by studying various papers covered in this course - Thank you to both instructors!
AR
5
Geprüft am 11. Mai 2022
Very nice course sharing many types of knowledges around data / cleaning / type of data / several algorithms / organised Python coding
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