- From www.coursera.org
Python and Machine Learning for Asset Management
- Self-paced
- Free Access
- Fee-based Certificate
- 5 Sequences
- Intermediate Level
Course details
Syllabus
WHAT YOU WILL LEARN
- Learn the principles of supervised and unsupervised machine learning techniques to financial data sets
- Understand the basis of logistical regression and ML algorithms for classifying variables into one of two outcomes
- Utilize powerful Python libraries to implement machine learning algorithms in case studies
- Learn about factor models and regime switching models and their use in investment management
Prerequisite
Learners taking this Course are
- Financial Analysts
- Data Scientists
- Consultants
- Data Analysts
- Engineers
Instructors
John Mulvey - Princeton University
Professor in the Operations Research and Financial Engineering Department and a founding member of the Bendheim Centre for Finance at Princeton University
Finance
Lionel Martellini, PhD
EDHEC-Risk Institute, Director
Finance
Editor
Implantée à Lille, Nice, Paris, Londres et Singapour, l'EDHEC est l'une des 15 meilleures écoles de commerce d'Europe. Résolument internationale et directement connectée au monde des affaires, elle est reconnue pour l'excellence de sa recherche et sa capacité à former des entrepreneurs et des managers capables de faire bouger les lignes.
Véritable laboratoire d'idées, elle produit des solutions innovantes reconnues par les entreprises. Ses travaux de recherche irriguent son enseignement fondé sur la culture du «build people to build business» et du « learning by doing ».
Platform
Coursera - это цифровая компания, предлагающая массовые открытые онлайн-курсы, основанные учителями компьютеров Эндрю Нгом и Стэнфордским университетом Дафни Коллер, расположенные в Маунтин-Вью, штат Калифорния.
Coursera работает с ведущими университетами и организациями, чтобы сделать некоторые из своих курсов доступными в Интернете, и предлагает курсы по многим предметам, включая: физику, инженерию, гуманитарные науки, медицину, биологию, социальные науки, математику, бизнес, информатику, цифровой маркетинг, науку о данных и другие предметы.