Об этом курсе

Недавно просмотрено: 26,026
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

Python programming (beginners)

Investment theory (recommended)

Statistics (recommended)

Прибл. 19 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Learn what alternative data is and how it is used in financial market applications. 

  • Become immersed in current academic and practitioner state-of-the-art research pertaining to alternative data applications.

  • Perform data analysis of real-world alternative datasets using Python.

  • Gain an understanding and hands-on experience in data analytics, visualization and quantitative modeling applied to alternative data in finance

Приобретаемые навыки

Advanced vizualisationBasics of consuption-based alternative dataText mining methodologiesWeb-scritpting tools
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

Python programming (beginners)

Investment theory (recommended)

Statistics (recommended)

Прибл. 19 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Школа бизнеса EDHEC

Школа бизнеса EDHEC

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Consumption

5 ч. на завершение
10 видео ((всего 74 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
What is consumption data?8мин
Geolocation and foot-traffic5мин
Lab session: Introduction to the Uber Dataset6мин
Lab session: Points of Interest5мин
Lab session: Mapping Data with Folium9мин
Lab session: Testing Seasonality11мин
Application: Consumption data and earning surprises7мин
Application:Consumption-based proxies for private information and managers behavior7мин
Application: Additional applications of consumption data7мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Material at your disposal5мин
Note about HeatMapWithTime2мин
Extra materials on consumption
Additional resources on the interest of real-time corporate sales'measures
Additional resources on Predicting Performance using Consumer Big Data
1 практическое упражнение
Graded Quiz on Consumption30мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Textual Analysis for Financial Applications

3 ч. на завершение
8 видео ((всего 75 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Introduction to textual analysis3мин
Processing text into vectors12мин
Normalizing textual data5мин
Lab session: Introduction to Webscraping11мин
Lab session: Applied Text Data Processing11мин
Lab session: Company Distances and Industry Distances15мин
Application: applying similarity analysis on corporate filings to predict returns9мин
2 материала для самостоятельного изучения
Extra materials on Textual Analysis for Financial Applications1ч 10мин
Additional resources on textual analysis for financial applications
1 практическое упражнение
Graded Quiz on Textual Analysis for Financial Applications
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Processing Corporate Filings

4 ч. на завершение
8 видео ((всего 69 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Lab session: Working with 10-K Data7мин
Lab session: Applications of TF-IDF11мин
Lab session: Risk Analysis9мин
Lab session: Working with 13-F Data10мин
Lab session: Comparing Holding Similarities11мин
Application: network centrality, competition links and stock returns8мин
Application: Using location data to measure home bias to predict returns4мин
4 материала для самостоятельного изучения
Instructor's announcement2мин
Extra materials on Processing Corporate Filings30мин
Additional resources30мин
Additional resources on processing corporate fillings1ч 15мин
1 практическое упражнение
Graded Quiz on Processing Corporate Filings
Неделя
4

Неделя 4

7 ч. на завершение

Using Media-Derived Data

7 ч. на завершение
7 видео ((всего 62 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Sentiment Analysis6мин
Lab session: Twitter Dataset Introduction10мин
Lab session: Network Visualization4мин
Lab session: Replicating PageRank12мин
Lab session: Applied Sentiment Analysis7мин
Application: Using media to predict financial market variables10мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Additional resources
Additional resources1ч 15мин
Extra materials on Using Media-Derived Data1ч 10мин
Additional resources on using media derived-data2ч 30мин
Data recap10мин
1 практическое упражнение
Graded Quiz on Using Media-Derived Data

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе PYTHON AND MACHINE-LEARNING FOR ASSET MANAGEMENT WITH ALTERNATIVE DATA SETS

Посмотреть все отзывы

Специализация Investment Management with Python and Machine Learning: общие сведения

The Data Science and Machine Learning for Asset Management Specialization has been designed to deliver a broad and comprehensive introduction to modern methods in Investment Management, with a particular emphasis on the use of data science and machine learning techniques to improve investment decisions.By the end of this specialization, you will have acquired the tools required for making sound investment decisions, with an emphasis not only on the foundational theory and underlying concepts, but also on practical applications and implementation. Instead of merely explaining the science, we help you build on that foundation in a practical manner, with an emphasis on the hands-on implementation of those ideas in the Python programming language through a series of dedicated lab sessions....
Investment Management with Python and Machine Learning

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.