Об этом курсе

Недавно просмотрено: 41,022

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 28 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Understand the forecasting process

  • Describe time series data

  • Develop an ARIMA Model

  • Understand a basic trading algorithm

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 28 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Преподаватели

от партнера

Логотип Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне

Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Master of Business Administration (iMBA)' от партнера Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Course Introduction

2 ч. на завершение
10 видео ((всего 48 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
Interview with Jose Rodriguez6мин
Tour of R and RStudio5мин
Projects3мин
Math Function4мин
Scalar Variables6мин
Column Vectors9мин
Data Frame6мин
Data Frame Import2мин
Help and Cheat Sheets2мин
5 материала для самостоятельного изучения
Syllabus30мин
Glossary10мин
Update Your Profile10мин
About the Discussion Forums10мин
Data Download Tutorial10мин
1 практическое упражнение
Orientation Quiz10мин
4 ч. на завершение

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

4 ч. на завершение
6 видео ((всего 44 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
6 видео
Lesson 1-1.1 Subjective Forecasting6мин
Lesson 1-1.2 Business Forecasting and Time Series Data7мин
Lesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10мин
Lesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6мин
Lesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 1 Overview20мин
Module 1 Readings1ч 30мин
4 практического упражнения
Lesson 1-1 Practice Quiz10мин
Lesson 1-2 Practice Quiz10мин
Lesson 1-3 Practice Quiz10мин
Module 1 Quiz30мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

5 ч. на завершение
15 видео ((всего 92 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
15 видео
Lesson 2-1.1 Introduction to Forecasting: Average Method6мин
Lesson 2-1.2 Introduction to Forecasting: Naive Method3мин
Lesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression13мин
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4мин
Lesson 2-2.1 Moving Averages6мин
Lesson 2-2.2 Moving Averages: R Example6мин
Lesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5мин
Lesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8мин
Lesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5мин
Lesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7мин
Lesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4мин
Lesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7мин
Lesson 2-5.1 Autoregression6мин
Lesson 2-5.2 Autoregression: R Example2мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 2 Overview20мин
Module 2 Readings7мин
6 практического упражнения
Lesson 2-1 Practice Quiz10мин
Lesson 2-2 Practice Quiz10мин
Lesson 2-3 Practice Quiz4мин
Lesson 2-4 Practice Quiz8мин
Lesson 2-5 Practice Quiz10мин
Module 2 Quiz30мин
Неделя
3

Неделя 3

5 ч. на завершение

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

5 ч. на завершение
10 видео ((всего 54 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
10 видео
Lesson 3-1.1 Stationarity: Introduction5мин
Lesson 3-1.2 Stationarity: Differencing11мин
Lesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6мин
Lesson 3-2.2 ARIMA: Components7мин
Lesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17мин
Lesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24мин
Lesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 31мин
Lesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43мин
Lesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 3 Overview20мин
Module 3 Readings30мин
3 практического упражнения
Lesson 3-1 Practice Quiz6мин
Lesson 3-2 Practice Quiz12мин
Module 3 Quiz30мин
Неделя
4

Неделя 4

7 ч. на завершение

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

7 ч. на завершение
14 видео ((всего 76 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
14 видео
Lesson 4-1.1 Portfolio Theory: Introduction3мин
Lesson 4-1.2 Portfolio Theory: Expected Returns4мин
Lesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6мин
Lesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6мин
Lesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7мин
Lesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10мин
Lesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3мин
Lesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading7мин
Lesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3мин
Lesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6мин
Lesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9мин
Lesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1мин
Course Summary: Applying Data Analytics in Finance1мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 4 Overview20мин
Module 4 Readings
3 практического упражнения
Lesson 4-1 Practice Quiz30мин
Lesson 4-2 Practice Quiz30мин
Module 4 Quiz

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе APPLYING DATA ANALYTICS IN FINANCE
Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.