Об этом курсе

Недавно просмотрено: 15,960

Карьерные результаты учащихся

20%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

18%

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.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 18 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

Карьерные результаты учащихся

20%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

18%

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.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 18 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

New York University

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

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
9 видео
Introduction to Fundamentals of Machine Learning in Finance4мин
Support Vector Machines, Part 18мин
Support Vector Machines, Part 27мин
SVM. The Kernel Trick8мин
Example: SVM for Prediction of Credit Spreads9мин
Tree Methods. CART Trees9мин
Tree Methods: Random Forests8мин
Tree Methods: Boosting9мин
4 материала для самостоятельного изучения
A. Smola and B. Scholkopf, “A Tutorial on Support Vector Regression”, Statistics and Computing, vol. 14, pp. 199-229, 200415мин
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapters 6 & 730мин
K. Murphy, “Machine Learning: A Probabilistic Perspective”, MIT Press, 2009, Chapter 16.415мин
Jupyter Notebook FAQ10мин
Неделя
2

Неделя 2

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
6 видео
PCA for Stock Returns, Part 14мин
PCA for Stock Returns, Part 29мин
Dimension Reduction with PCA9мин
Dimension Reduction with tSNE11мин
Dimension Reduction with Autoencoders9мин
3 материала для самостоятельного изучения
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 12.115мин
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 8 & 1530мин
Jupyter Notebook FAQ10мин
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Data Visualization & Clustering

4 ч. на завершение
7 видео ((всего 50 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
UL. K-clustering8мин
UL. K-means Neural Algorithm7мин
UL. Hierarchical Clustering Algorithms10мин
UL. Clustering and Estimation of Equity Correlation Matrix5мин
UL. Minimum Spanning Trees, Kruskal Algorithm6мин
UL. Probabilistic Clustering6мин
3 материала для самостоятельного изучения
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Clustering and EM: Chapter 930мин
G. Bonanno et. al. “Networks of equities in financial markets”, The European Physical Journal B, vol. 38, issue 2, pp. 363-371 (2004)15мин
Jupyter Notebook FAQ10мин
Неделя
4

Неделя 4

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
11 видео
Sequence Modeling10мин
SM. Latent Variables for Sequences8мин
SM. State-Space Models9мин
SM. Hidden Markov Models9мин
Neural Architecture for Sequential Data12мин
RL. Introduction8мин
RL. Core Ideas7мин
Markov Decision Process and RL8мин
RL. Bellman Equation6мин
RL and Inverse Reinforcement Learning11мин
3 материала для самостоятельного изучения
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 1310мин
S. Marsland, “Machine Learning: an Algorithmic Perspective” (Chapman & Hall 2009), Chapter 1315мин
Jupyter Notebook FAQ10мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе FUNDAMENTALS OF MACHINE LEARNING IN FINANCE

Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance: общие сведения

Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.