The course aims at helping students to be able to solve practical ML-amenable problems that they may encounter in real life that include: (1) understanding where the problem one faces lands on a general landscape of available ML methods, (2) understanding which particular ML approach(es) would be most appropriate for resolving the problem, and (3) ability to successfully implement a solution, and assess its performance.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance'
от партнера
Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in FinanceNew York UniversityОб этом курсе
Недавно просмотрено: 12,392
Карьерные результаты учащихся
20%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
17%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 18 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
Преподаватели
Карьерные результаты учащихся
20%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
17%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 18 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
от партнера
New York University
New York University is a leading global institution for scholarship, teaching, and research. Based in New York City with campuses and sites in 14 additional major cities across the world, NYU embraces diversity among faculty, staff and students to ensure the highest caliber, most inclusive educational experience.
Программа курса: что вы изучите
5 ч. на завершение
Fundamentals of Supervised Learning in Finance
5 ч. на завершение
9 видео ((всего 71 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 ч. на завершение
Core Concepts of Unsupervised Learning, PCA & Dimensionality Reduction
4 ч. на завершение
6 видео ((всего 54 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 ч. на завершение
Data Visualization & Clustering
4 ч. на завершение
7 видео ((всего 50 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
5 ч. на завершение
Sequence Modeling and Reinforcement Learning
5 ч. на завершение
11 видео ((всего 101 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе FUNDAMENTALS OF MACHINE LEARNING IN FINANCE
от партнера JJ24 дек. 2018 г.
So far so good. The lecturer refers to projects of which some weren't covered in this course. So a little confusing. Takes lots of googling to finish this course.
от партнера AT9 авг. 2019 г.
Furthered my understanding of how probabilistic models are connected to Machine Learning models. Very happy with the content in this course.
от партнера AT2 сент. 2019 г.
Great course which covers both theories as well as practical skills in the real implementations in the financial world.
от партнера SD18 сент. 2019 г.
This is a great course, I strongly recommend. However, the assignments take a while to finish.
Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance: общие сведения
The main goal of this specialization is to provide the knowledge and practical skills necessary to develop a strong foundation on core paradigms and algorithms of machine learning (ML), with a particular focus on applications of ML to various practical problems in Finance.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Is financial aid available?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
