Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 27,058
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.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень
Прибл. 5 месяцев на выполнение
Около 4 ч/неделю
Английский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень
Прибл. 5 месяцев на выполнение
Около 4 ч/неделю
Английский

Специализация включает несколько курсов: 4

Курс1

Курс 1

Introduction to Portfolio Construction and Analysis with Python

4.8
звезд
Оценки: 732
Рецензии: 216
Курс2

Курс 2

Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python

4.8
звезд
Оценки: 289
Рецензии: 72
Курс3

Курс 3

Python and Machine Learning for Asset Management

3.0
звезд
Оценки: 186
Рецензии: 80
Курс4

Курс 4

Python and Machine-Learning for Asset Management with Alternative Data Sets

4.4
звезд
Оценки: 142
Рецензии: 35

от партнера

Placeholder

Школа бизнеса EDHEC

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.