이 전문 분야 정보
최근 조회 33,119

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 1개월 필요

매주 13시간 권장

영어

자막: 영어

배울 내용

  • 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

귀하가 습득할 기술

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

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Specialization을(를) 수강하는 학습자

  • Traders
  • Financial Analysts
  • Data Scientists
  • Technical Solutions Engineers
  • Data Engineers

전문분야 이용 방법

강좌 수강

Coursera 전문 분야는 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 전문 분야에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 하나의 전문 분야에 속하는 강좌에 등록하면 해당 전문 분야 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료해도 됩니다. — 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.

실습 프로젝트

모든 전문 분야에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 전문 분야를 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 전문 분야에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우 각 강좌를 완료해야 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

수료증 취득

모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.

how it works

이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.

강좌1

Introduction to Portfolio Construction and Analysis with Python

5.0
5개의 평가
강좌2

Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python

강좌3

Python and Machine Learning for Asset Management

강좌4

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

강사

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 정보

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. ...

자주 묻는 질문

  • 네! 시작하려면 관심 있는 강좌 카드를 클릭하여 등록합니다. 강좌를 등록하고 완료하면 공유할 수 있는 인증서를 얻거나 강좌를 청강하여 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 전문 분야 과정에 있는 강좌에 등록하면, 전체 전문 분야에 등록하게 됩니다. 학습자 대시보드에서 진행 사항을 추적할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • 이 전문 분야는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 전문 분야 인증서를 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요.

  • 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.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.