Dieser Kurs findet vollständig online statt, sodass kein Erscheinen vor Ort erforderlich ist. Sie können jederzeit und von überall aus über das Web oder Ihr Mobilgerät auf alle Vorträge, Lesematerialien, Aufgaben und Labs zugreifen.

Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.

Diese Spezialisierung wird nicht an Universitäten angerechnet, aber einige Universitäten können Spezialisierungszertifikate als Credit anerkennen. Erkundigen Sie sich bei Ihrer Hochschule, um mehr zu erfahren.

Spezialisierung „Investment Management mit Python und maschinellem Lernen“

Spezialisierung „Investment Management mit Python und maschinellem Lernen“

Dozenten: Sean McOwen

55.231 bereits angemeldet

Bei Mehr erfahren enthalten

4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 1,822 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

2 months to complete

unter 10 Stunden pro Woche

4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 1,822 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

2 months to complete

unter 10 Stunden pro Woche

Was Sie lernen werden

Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code und verwenden Sie vorhandene Python-Bibliotheken, um effiziente Portfoliostrategien zu erstellen und zu analysieren.
Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code und verwenden Sie vorhandene Python-Bibliotheken, um Risiko- und Ertragsparameter zu schätzen und besser diversifizierte Portfolios zu erstellen.
Lernen Sie die Prinzipien von überwachten und unüberwachten maschinellen Lerntechniken für Finanzdatensätze kennen
Gewinnen Sie ein Verständnis für fortgeschrittene Datenanalysemethoden und quantitative Modellierung, die bei Investitionsentscheidungen auf alternative Daten angewendet werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Web-Scraping
Kategorie: Netzwerkanalyse
Kategorie: Finanzielle Verwaltung
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Finanzielle Daten
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Rentabilität der Investition
Kategorie: Analyse der Jahresabschlüsse
Kategorie: Vermögensverwaltung
Kategorie: Portfolio-Risiko
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Investitionen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Investitionsmanagement
Kategorie: Portfolio-Verwaltung
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Marktdaten
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Risikomanagement

Wichtige Details

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Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Die Data Science and Machine Learning for Asset Management Specialization wurde entwickelt, um eine breite und umfassende Einführung in moderne Methoden des Investment Managements zu geben, mit einem besonderen Schwerpunkt auf der Verwendung von Data Science und Machine Learning-Techniken zur Verbesserung von Anlageentscheidungen. Am Ende dieser Specialization werden Sie die Werkzeuge erworben haben, die für fundierte Anlageentscheidungen erforderlich sind, wobei der Schwerpunkt nicht nur auf der grundlegenden Theorie und den zugrundeliegenden Konzepten liegt, sondern auch auf praktischen Anwendungen und der Implementierung. Anstatt nur die Wissenschaft zu erklären, helfen wir Ihnen, diese Grundlagen auf praktische Art und Weise zu vertiefen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der praktischen Umsetzung dieser Ideen in der Programmiersprache Python durch eine Reihe von speziellen Laborübungen.

Einführung in die Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python

KURS 1, 25 Stunden

Was Sie lernen werden

Gewinnen Sie ein intuitives Verständnis für die zugrundeliegende Theorie hinter Modern Portfolio Construction Techniques
Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code, um Risiko- und Ertragsparameter zu schätzen
Nutzen Sie die leistungsstarken Python-Optimierungsbibliotheken, um wissenschaftlich und systematisch diversifizierte Portfolios aufzubauen
Erstellen Sie benutzerdefinierte Dienstprogramme in Python, um Portfoliostrategien zu testen und zu vergleichen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Risikomanagement

Kategorie: Portfolio-Verwaltung

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Korrelationsanalyse

Kategorie: Prozess-Optimierung

Kategorie: Simulationen

Kategorie: Risikomodellierung

Kategorie: Finanzielle Analyse

Kategorie: Vermögensverwaltung

Kategorie: Portfolio-Risiko

Kategorie: Investitionsmanagement

Kategorie: Rentabilität der Investition

Kategorie: Risikoanalyse

Kategorie: Finanzielle Modellierung

Kategorie: Finanzielle Verwaltung

Kategorie: Investitionen

Fortgeschrittene Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python

KURS 2, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

Analysieren Sie die Stil- und Faktor-Exposures von Portfolios
Implementieren Sie robuste Schätzungen für die Kovarianzmatrix
Implementierung der Black-Litterman-Portfoliokonstruktionsanalyse
Implementieren Sie eine Vielzahl von robusten Portfoliomodellen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Investitionen

Kategorie: Statistische Methoden

Kategorie: Investitionsmanagement

Kategorie: Risikomodellierung

Kategorie: Korrelationsanalyse

Kategorie: Risikoanalyse

Kategorie: Bayessche Statistik

Kategorie: Schätzung

Kategorie: Rentabilität der Investition

Kategorie: Portfolio-Risiko

Kategorie: Finanzielle Modellierung

Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage

Kategorie: Portfolio-Verwaltung

Python und maschinelles Lernen für die Vermögensverwaltung

KURS 3, 16 Stunden

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: Investitionsmanagement

Kategorie: Regressionsanalyse

Kategorie: Vermögensverwaltung

Kategorie: Portfolio-Verwaltung

Kategorie: Unüberwachtes Lernen

Kategorie: Maschinelles Lernen

Kategorie: Technische Merkmale

Kategorie: Investitionen

Kategorie: Finanzielle Modellierung

Kategorie: Marktdaten

Kategorie: Analyse

Kategorie: Risikoanalyse

Kategorie: Prädiktive Analytik

Kategorie: Statistische Methoden

Kategorie: Schätzung

Kategorie: Informatik

Kategorie: Portfolio-Risiko

Kategorie: Überwachtes Lernen

Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen

Python und maschinelles Lernen für die Vermögensverwaltung mit alternativen Datensätzen

KURS 4, 21 Stunden

Was Sie lernen werden

Erfahren Sie, was alternative Daten sind und wie sie in Finanzmarktanwendungen verwendet werden.
Tauchen Sie ein in die aktuelle akademische und praktische Forschung im Bereich der alternativen Datenanwendungen.
Führen Sie mit Python Datenanalysen von alternativen Datensätzen aus der realen Welt durch.
Gewinnen Sie ein Verständnis und praktische Erfahrung in der Datenanalyse, Visualisierung und quantitativen Modellierung, angewandt auf alternative Daten im Finanzbereich

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Netzwerkanalyse

Kategorie: Investitionen

Kategorie: Marktdaten

Kategorie: Unternehmensfinanzierung

Kategorie: Data Mining

Kategorie: Software zur Datenvisualisierung

Kategorie: Analyse sozialer Netzwerke

Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens

Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen

Kategorie: Analyse der Jahresabschlüsse

Kategorie: Prädiktive Modellierung

Kategorie: Erweiterte Analytik

Kategorie: Finanzmarkt

Kategorie: Finanzberichte

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Kategorie: Web-Scraping

Kategorie: Unstrukturierte Daten

Kategorie: Finanzielle Analyse

Kategorie: Finanzielle Daten

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Dozenten

Sean McOwen

EDHEC Business School

1 Kurs16.745 Lernende

von

EDHEC Business School

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 aus Investment Management mit Python und maschinellem Lernen

Durchschnitt über alle 4 Kurse

5 Sterne
74,65 %
4 Sterne
13,91 %
3 Sterne
5,41 %
2 Sterne
3,07 %
1 Stern
2,92 %

Kurs: Einführung in die Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python

5.0

Geprüft am 30. Nov. 2020

Awesome Course, Great instructors that give a nice balance of theory and practice, the practice is very hands-on and will help you understand the theory and give you useful tools from the first week.

Kurs: Fortgeschrittene Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python

5.0

Geprüft am 19. Sep. 2020

Courses are an exceptional introduction to these statistical methods and how to code them yourself. Great way to get your feet wet.

Kurs: Python und maschinelles Lernen für die Vermögensverwaltung

4.0

Geprüft am 18. Feb. 2021

Good overview on Machine Learning techniques, need for some basic knowledge in statistics and Python for an optimized experience.

Weitere Bewertungen anzeigen

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Häufig gestellte Fragen

Ungefähr 4 Monate bis zur Fertigstellung

Dieses digitale Specializations-Programm ist in sich abgeschlossen und es werden keine Vorkenntnisse in Python oder Portfolioanalyse vorausgesetzt. Andererseits wird von den Teilnehmern eine gute Portion Enthusiasmus und Interesse für das Thema Data Science in der Vermögensverwaltung erwartet.

Wir empfehlen Ihnen, die gesamte Serie zu absolvieren, beginnend mit "Einführung in die Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python" und "Fortgeschrittene Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python", bevor Sie den Kurs "Python Machine-learning für das Anlagemanagement" besuchen. Anschließend können Sie mit dem Kurs "Python Machine-learning for investment management with alternative data sets" Ihr Verständnis dafür abrunden, wie neue Data-Science-Techniken bei Anlageentscheidungen eingesetzt werden können.

Nach Abschluss der Specializations sind die Teilnehmer in der Lage, ihren eigenen Python-Code zu erstellen und bestehende Python-Bibliotheken zu nutzen, um Portfolios zu optimieren und ausgefeilte Techniken zur Risikomessung und zum Risikomanagement einzusetzen. Sie werden auch in der Lage sein, leistungsstarke Techniken des maschinellen Lernens auf traditionelle oder alternative Datensätze anzuwenden, um bessere Anlageentscheidungen zu treffen.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich registrieren und den Kurs abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können. Oder Sie können den Kurs besuchen, um das Kursmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für einen Kurs anmelden, der Teil einer Spezialisierung ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Spezialisierung angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Nein, Sie können diesen Kurs nicht kostenlos besuchen. Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten bei Abschluss ein Zertifikat. Wenn Sie die Programminhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie das Programm kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, können Sie finanzielle Unterstützung beantragen.