Über diesen Kurs
98,241 kürzliche Aufrufe

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 25 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4-6 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Understand the forecasting process

  • Check

    Describe time series data

  • Check

    Develop an ARIMA Model

  • Check

    Understand a basic trading algorithm

Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Operations Managers
  • Accountants
  • Program Managers
  • Financial Analysts
  • Technical Solutions Engineers

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 25 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4-6 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Course Introduction

10 Videos (Gesamt 48 min), 5 Lektüren, 1 Quiz
10 Videos
Interview with Jose Rodriguez6m
Tour of R and RStudio5m
Projects3m
Math Function4m
Scalar Variables6m
Column Vectors9m
Data Frame6m
Data Frame Import2m
Help and Cheat Sheets2m
5 Lektüren
Syllabus30m
Glossary10m
Update Your Profile10m
About the Discussion Forums10m
Data Download Tutorial10m
1 praktische Übung
Orientation Quiz10m
4 Stunden zum Abschließen

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

6 Videos (Gesamt 44 min), 2 Lektüren, 4 Quiz
6 Videos
Lesson 1-1.1 Subjective Forecasting6m
Lesson 1-1.2 Business Forecasting and Time Series Data7m
Lesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10m
Lesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6m
Lesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10m
2 Lektüren
Module 1 Overview20m
Module 1 Readings1h 30m
4 praktische Übungen
Lesson 1-1 Practice Quiz10m
Lesson 1-2 Practice Quiz10m
Lesson 1-3 Practice Quiz10m
Module 1 Quiz30m
Woche
2
5 Stunden zum Abschließen

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

15 Videos (Gesamt 92 min), 2 Lektüren, 7 Quiz
15 Videos
Lesson 2-1.1 Introduction to Forecasting: Average Method6m
Lesson 2-1.2 Introduction to Forecasting: Naive Method3m
Lesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression13m
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4m
Lesson 2-2.1 Moving Averages6m
Lesson 2-2.2 Moving Averages: R Example6m
Lesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5m
Lesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8m
Lesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5m
Lesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7m
Lesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4m
Lesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7m
Lesson 2-5.1 Autoregression6m
Lesson 2-5.2 Autoregression: R Example2m
2 Lektüren
Module 2 Overview20m
Module 2 Readings7m
6 praktische Übungen
Lesson 2-1 Practice Quiz10m
Lesson 2-2 Practice Quiz10m
Lesson 2-3 Practice Quiz4m
Lesson 2-4 Practice Quiz8m
Lesson 2-5 Practice Quiz10m
Module 2 Quiz30m
Woche
3
5 Stunden zum Abschließen

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

10 Videos (Gesamt 54 min), 2 Lektüren, 4 Quiz
10 Videos
Lesson 3-1.1 Stationarity: Introduction5m
Lesson 3-1.2 Stationarity: Differencing11m
Lesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6m
Lesson 3-2.2 ARIMA: Components7m
Lesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17m
Lesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24m
Lesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 31m
Lesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43m
Lesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54m
2 Lektüren
Module 3 Overview20m
Module 3 Readings30m
3 praktische Übungen
Lesson 3-1 Practice Quiz6m
Lesson 3-2 Practice Quiz12m
Module 3 Quiz30m
Woche
4
7 Stunden zum Abschließen

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

14 Videos (Gesamt 76 min), 2 Lektüren, 4 Quiz
14 Videos
Lesson 4-1.1 Portfolio Theory: Introduction3m
Lesson 4-1.2 Portfolio Theory: Expected Returns4m
Lesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6m
Lesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6m
Lesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7m
Lesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10m
Lesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3m
Lesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading7m
Lesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3m
Lesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6m
Lesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9m
Lesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1m
Course Summary: Applying Data Analytics in Finance1m
2 Lektüren
Module 4 Overview20m
Module 4 Readings1h
3 praktische Übungen
Lesson 4-1 Practice Quiz30m
Lesson 4-2 Practice Quiz30m
Module 4 Quiz1h
4.5
5 BewertungenChevron Right

Top-Bewertungen von Applying Data Analytics in Finance

von SDSep 8th 2019

Great Course and excellent explanation by professor

Dozent

Avatar

Sung Won Kim

Associate Professor
Business Administration

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Business Administration (iMBA) von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Über University of Illinois at Urbana-Champaign

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..