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
19.351 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.1
(328 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 16 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Zertifikat erwerben
Mit kostenpflichtigen Plänen
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: Regressionsanalyse
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Risikomanagement
- Kategorie: Finanzplanung
- Kategorie: Vermögensverwaltung
- Kategorie: Investment Management
- Kategorie: Portfolio Management
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Wichtige Details
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Bewertungen
5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Investment Management mit Python und maschinellem Lernen
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- 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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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
3.2 (78 Bewertungen)
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.“
Bewertungen von Lernenden
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328 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!
AT
4
Geprüft am 1. März 2020
would be good to focus more on the jupyter notebooks and less on multiple choice. Really interesting notebooks and quite advanced / technical material which deserves more time and coverage.
AA
5
Geprüft am 7. Dez. 2020
Excellent course, very helpful for my research work
Freischaltung des Zugangs zu 10,000+ Kursen mit einem Abonnement
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Häufig gestellte Fragen
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