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.

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.

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

55 231 déjà inscrits

Inclus avec En savoir plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 1,822 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

2 mois à compléter

à 10 heures par semaine

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 1,822 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

2 mois à compléter

à 10 heures par semaine

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

Détails à connaître

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Améliorez votre expertise en la matière

Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
Obtenez un certificat professionnel auprès de EDHEC Business School

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 : Programmation Python

Catégorie : Analyse de corrélation

Catégorie : Optimisation des processus

Catégorie : Simulations

Catégorie : Modélisation des risques

Catégorie : Analyse financière

Catégorie : Gestion des actifs

Catégorie : Risque de portefeuille

Catégorie : Gestion des investissements

Catégorie : Retour sur investissement

Catégorie : Analyse des risques

Catégorie : Modélisation financière

Catégorie : Gestion financière

Catégorie : Investissements

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 : Investissements

Catégorie : Méthodes statistiques

Catégorie : Gestion des investissements

Catégorie : Modélisation des risques

Catégorie : Analyse de corrélation

Catégorie : Analyse des risques

Catégorie : Statistiques bayésiennes

Catégorie : Estimation

Catégorie : Retour sur investissement

Catégorie : Risque de portefeuille

Catégorie : Modélisation financière

Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions

Catégorie : Gestion de portefeuille

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 : Apprentissage automatique appliqué

Catégorie : Gestion des investissements

Catégorie : Analyse de régression

Catégorie : Gestion des actifs

Catégorie : Gestion de portefeuille

Catégorie : Apprentissage non supervisé

Catégorie : Apprentissage automatique

Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités

Catégorie : Investissements

Catégorie : Modélisation financière

Catégorie : Données du marché

Catégorie : Analyse

Catégorie : Analyse des risques

Catégorie : Analyse prédictive

Catégorie : Méthodes statistiques

Catégorie : Estimation

Catégorie : Informatique

Catégorie : Risque de portefeuille

Catégorie : Apprentissage supervisé

Catégorie : Apprentissage statistique des machines

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 : Investissements

Catégorie : Données du marché

Catégorie : Finance d'entreprise

Catégorie : Exploration de données

Catégorie : Logiciel de visualisation de données

Catégorie : Analyse des réseaux sociaux

Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique

Catégorie : Apprentissage statistique des machines

Catégorie : Analyse des états financiers

Catégorie : Modélisation prédictive

Catégorie : Analyse avancée

Catégorie : Marché financier

Catégorie : États financiers

Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

Catégorie : Récupération de données sur le Web

Catégorie : Données non structurées

Catégorie : Analyse financière

Catégorie : Données financières

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Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Sean McOwen

EDHEC Business School

1 Cours16 745 apprenants

Offert par

EDHEC Business School

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’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.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

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

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur Gestion des investissements avec Python et l'apprentissage automatique

moyenne sur l'ensemble des 4 cours

5 étoiles
74,65 %
4 étoiles
13,91 %
3 étoiles
5,41 %
2 étoiles
3,07 %
1 étoile
2,92 %

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

5.0

Révisé le 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.

Cours : Construction et analyse avancées de portefeuilles avec Python

5.0

Révisé le 19 sept. 2020

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

Cours : Python et apprentissage automatique pour la gestion des actifs

4.0

Révisé le 18 févr. 2021

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

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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.