この専門講座について
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100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

初級レベル

約1か月で修了

推奨13時間/週

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Write custom Python code and use existing Python libraries to build and analyse efficient portfolio strategies.

  • Check

    Write custom Python code and use existing Python libraries to estimate risk and return parameters, and build better diversified portfolios.

  • Check

    Learn the principles of supervised and unsupervised machine learning techniques to financial data sets

  • Check

    Gain an understanding of advanced data analytics methodologies, and quantitative modelling applied to alternative data in investment decisions

習得するスキル

Risk ManagementPortfolio construction and analysisPython programming skillsImplementation of data science techniques in investment decisionsPortfolio Optimization

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フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

初級レベル

約1か月で修了

推奨13時間/週

英語

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このSpecializationを受講している学習者は

  • Financial Analysts
  • Data Scientists
  • Technical Solutions Engineers
  • Analysts (General)
  • Data Analysts

専門講座の仕組み

コースを受講しましょう。

Coursera(コーセラ)の専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

実践型プロジェクト

すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。

修了証を取得

すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

how it works

この専門講座には4コースあります。

コース1

Introduction to Portfolio Construction and Analysis with Python

5.0
5件の評価
コース2

Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python

コース3

Python and Machine Learning for Asset Management

コース4

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

講師

Avatar

Vijay Vaidyanathan, PhD

Optimal Asset Management Inc.
CEO
Avatar

Lionel Martellini, PhD

EDHEC-Risk Institute, Director
Finance
Avatar

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

EDHEC Business Schoolについて

Founded in 1906, EDHEC is now one of Europe’s top 15 business schools . Based in Lille, Nice, Paris, London and Singapore, and counting over 90 nationalities on its campuses, EDHEC is a fully international school directly connected to the business world. With over 40,000 graduates in 120 countries, it trains committed managers capable of dealing with the challenges of a fast-evolving world. Harnessing its core values of excellence, innovation and entrepreneurial spirit, EDHEC has developed a strategic model founded on research of true practical use to society, businesses and students, and which is particularly evident in the work of EDHEC-Risk Institute and Scientific Beta. The School functions as a genuine laboratory of ideas and plays a pioneering role in the field of digital education via EDHEC Online, the first fully online degree-level training platform. These various components make EDHEC a centre of knowledge, experience and diversity, geared to preparing new generations of managers to excel in a world subject to transformational change. EDHEC in figures: 8,600 students in academic education, 19 degree programmes ranging from bachelor to PhD level, 184 professors and researchers, 11 specialist research centres. ...

よくある質問

  • はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

  • このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。

  • この専門講座では大学の単位は付与されませんが、一部の大学では専門講座修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。

  • Approximately 4 months to complete

  • This digital Specialization program is meant to be self-contained and no prior knowledge or Python or portfolio analysis is assumed or required. On the other hand, learners are expected to show a good dose of enthusiasm for, and interest in, the subject of data science applied to investment management.

  • We encourage you to complete the whole series, starting with “Introduction to portfolio construction and analysis with Python” and “Advanced portfolio construction and analysis with Python”, before taking the “Python Machine-learning for investment management” course. Then,  you will be able to put  final touch on your understanding of how new data science techniques can be used in investment decisions by taking the course “Python machine-learning for investment management with alternative data sets”.

  • Upon completing the Specialization, learners will be able to build their own custom Python code and use existing Python libraries to optimize portfolios and implement sophisticated risk measurement and risk management techniques. They will also be able to use powerful machine learning techniques applied to traditional or alternative data sets to implement improvement investment decisions.

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。