Ce cours est-il vraiment 100 % en ligne ? Dois-je assister à des cours en présentiel ?

Ce cours est entièrement en ligne. Il n'est donc pas nécessaire de se déplacer en personne dans une salle de classe. Vous pouvez accéder aux vidéos, aux lectures et aux exercices à tout moment et de n'importe où, depuis le Web ou votre appareil mobile.

Une aide financière est-elle disponible ?

Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.

La spécialisation donne-t-elle droit à des crédits universitaires ?

Cette spécialisation ne donne pas droit à des crédits universitaires. Cependant, certaines universités reconnaissent ce certificat. Renseignez-vous auprès de votre établissement pour connaître les modalités.

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

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

Instructeurs : Sean McOwen

54 063 déjà inscrits

Inclus avec En savoir plus

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Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 1,819 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

2 mois à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 4 cours

La spécialisation Data Science and Machine Learning for Asset Management a été conçue pour offrir une introduction large et complète aux méthodes modernes de gestion des investissements, avec un accent particulier sur l'utilisation de la science des données et des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer les décisions d'investissement.À la fin de cette spécialisation, vous aurez acquis les outils nécessaires pour prendre des décisions d'investissement judicieuses, en mettant l'accent non seulement sur la théorie fondamentale et les concepts sous-jacents, mais aussi sur les applications pratiques et la mise en œuvre. Au lieu de simplement expliquer la science, nous vous aidons à construire sur cette base d'une manière pratique, en mettant l'accent sur la mise en œuvre pratique de ces idées dans le langage de programmation Python à travers une série de sessions de laboratoire dédiées.

Introduction à la construction et à l'analyse de portefeuille avec Python

COURS 1, 25 heures

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 des risques

Catégorie : Gestion de portefeuille

Catégorie : Retour sur investissement

Catégorie : Risque de portefeuille

Catégorie : Analyse des risques

Catégorie : Gestion des investissements

Catégorie : Analyse financière

Catégorie : Gestion des actifs

Catégorie : Modélisation des risques

Catégorie : Programmation Python

Catégorie : Simulations

Catégorie : Gestion financière

Catégorie : Modélisation financière

Catégorie : Optimisation des processus

Catégorie : Investissements

Catégorie : Analyse de corrélation

Construction et analyse avancées de portefeuilles avec Python

COURS 2, 12 heures

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 : Gestion des investissements

Catégorie : Statistiques bayésiennes

Catégorie : Analyse des risques

Catégorie : Modélisation des risques

Catégorie : Risque de portefeuille

Catégorie : Estimation

Catégorie : Retour sur investissement

Catégorie : Gestion de portefeuille

Catégorie : Modélisation financière

Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions

Catégorie : Méthodes statistiques

Catégorie : Investissements

Catégorie : Analyse de corrélation

Python et apprentissage automatique pour la gestion des actifs

COURS 3, 16 heures

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 : Gestion des investissements

Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

Catégorie : Gestion des actifs

Catégorie : Analyse de régression

Catégorie : Apprentissage automatique

Catégorie : Apprentissage non supervisé

Catégorie : Gestion de portefeuille

Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités

Catégorie : Estimation

Catégorie : Risque de portefeuille

Catégorie : Modélisation financière

Catégorie : Investissements

Catégorie : Apprentissage supervisé

Catégorie : Apprentissage statistique des machines

Catégorie : Méthodes statistiques

Catégorie : Données du marché

Catégorie : Analyse des risques

Catégorie : Informatique

Catégorie : Analyse prédictive

Catégorie : Analyse

Python et apprentissage automatique pour la gestion des actifs avec des ensembles de données alternatifs

COURS 4, 21 heures

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 : Apprentissage statistique des machines

Catégorie : Analyse des états financiers

Catégorie : Modélisation prédictive

Catégorie : Finance d'entreprise

Catégorie : Exploration de données

Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

Catégorie : Récupération de données sur le Web

Catégorie : Données non structurées

Catégorie : Analyse avancée

Catégorie : Investissements

Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique

Catégorie : Données du marché

Catégorie : Analyse des réseaux sociaux

Catégorie : Analyse financière

Catégorie : Logiciel de visualisation de données

Catégorie : Marché financier

Catégorie : États financiers

Catégorie : Données financières

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Instructeurs

Sean McOwen

EDHEC Business School

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Felipe M.

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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Foire Aux Questions

Environ 4 mois de travail

Ce programme de Specializations digitales se veut autonome et aucune connaissance préalable ou de Python ou d'analyse de portefeuille n'est supposée ou requise. En revanche, il est attendu des apprenants qu'ils fassent preuve d'une bonne dose d'enthousiasme et d'intérêt pour le sujet de la science des données appliquée à la gestion des investissements.

Nous vous encourageons à suivre l'ensemble de la série, en commençant par "Introduction à la construction et à l'analyse de portefeuille avec Python" et "Construction et analyse de portefeuille avancées avec Python", avant de suivre le cours "Apprentissage automatique Python pour la gestion des investissements". Ensuite, vous pourrez mettre la touche finale à votre compréhension de la façon dont les nouvelles techniques de science des données peuvent être utilisées dans les décisions d'investissement en suivant le cours "Python Machine-learning for investment management with alternative data sets" (Apprentissage automatique Python pour la gestion des investissements avec des ensembles de données alternatifs).

À l'issue de la Specializations, les apprenants seront en mesure de construire leur propre code Python personnalisé et d'utiliser les bibliothèques Python existantes pour optimiser les portefeuilles et mettre en œuvre des techniques sophistiquées de mesure et de gestion des risques. Ils seront également capables d'utiliser de puissantes techniques d'apprentissage automatique appliquées à des ensembles de données traditionnels ou alternatifs pour mettre en œuvre des décisions d'investissement améliorées.

Oui ! Pour commencer, cliquez sur la fiche du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et suivre le cours pour obtenir un certificat à partager. Lorsque vous vous inscrivez à un cours qui fait partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné à la Spécialisation complète. Rendez-vous sur votre tableau de bord pour suivre vos progrès.

Non, vous ne pouvez pas suivre ce cours gratuitement. Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Spécialisation et vous recevez un certificat lorsque vous terminez les activités. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez suivre le cours sans frais en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription, vous pouvez demander une aide financière.