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
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Python und maschinelles Lernen für die Vermögensverwaltung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Investment Management mit Python und maschinellem Lernen“


Dozenten: Claudia Carrone
20.490 bereits angemeldet
Bei enthalten
332 Bewertungen
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: Computer Science
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Dimensionality Reduction
- Kategorie: Portfolio Risk
- Kategorie: Investment Management
- Kategorie: Predictive Analytics
- Kategorie: Financial Market
- Kategorie: Financial Modeling
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Asset Management
- Kategorie: Portfolio Management
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Unsupervised Learning
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details

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5 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Geprüft am 17. Feb. 2021
Good overview on Machine Learning techniques, need for some basic knowledge in statistics and Python for an optimized experience.
Geprüft am 24. Juni 2021
A great course with a Ph Doctoral taste, including amazing and advanced Jupyter Notebooks !!!!
Geprüft am 5. Feb. 2020
Good concepts to touch but lack on coding in granulality example. But overall, I'm get a good example how to implement machine learning technique to finance perspective.

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