Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Science for Investment Professionals

Anastasia Diakaki

von

Spezialisierung Data Science for Investment ProfessionalsCFA Institute

Über diesen Kurs

8.233 kürzliche Aufrufe

This course is uniquely tailored to the needs of investment professionals or those with investment industry knowledge who want to develop a basic, practical understanding of machine learning techniques and how they are used in the investment process. Incorporating real-life case studies, this course covers both the technical and the “soft skills” necessary for investment professionals to stay relevant. 
In this course, you will learn how to:
-	Distinguish between supervised and unsupervised machine learning and deep learning
-	Describe how machine learning algorithm performance is evaluated
-	Describe supervised and unsupervised machine learning algorithms and determine the problems they are best suited for
-	Describe neural networks, deep learning nets, and reinforcement learning
-	Choose an appropriate machine learning algorithm
-	Describe the value of integrating machine learning and data projects in the investment process
-	Work with data scientists and investment teams to harness information and insights from within large and alternative data sets
-	Apply the CFA Institute Ethical Decision-Making Framework to machine learning dilemmas

This course is part of the Data Science for Investment Professionals Specialization offered by CFA Institute.

Flexible Fristen

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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 3 von 3 in

Spezialisierung Data Science for Investment Professionals

Stufe „Anfänger“

Background in investment products and firms

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

Describe how machine learning applications can address real-world investment problems

Explain machine learning concepts and techniques to a non-expert audience

Utilize the language of data science when working with data scientists and data engineers

Apply the CFA Institute Ethical Decision-Making Framework to machine learning dilemmas

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Science
Ethics
Machine Learning
Communication
Investment

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Spezialisierung Data Science for Investment Professionals

Stufe „Anfänger“

Background in investment products and firms

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Dozent

Anastasia Diakaki

Content Director

Professional Learning

263 Lernende

1 Kurse

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CFA Institute

CFA Institute is a global association of investment professionals. The mission of CFA Institute is served by generating value for core investment management professionals and engaging with the core investment management industry to advance ethics, market integrity, and professional standards of practice, which collectively contributes value to society.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Welcome To Machine Learning for Investment Professionals

1 Stunde zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 7 min), 2 Lektüren

2 Stunden zum Abschließen

Machine Learning

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 32 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

4 Videos

Introduction to Machine Learning1m

What is Machine Learning?7m

Machine Learning Techniques10m

Overfitting and How to Address It12m

3 Lektüren

Case Study: Enhancing Trading Strategy and Execution with Machine Learning15m

Go Deeper: Access the AI Pioneers in Investment Management Report10m

Preventing Overfitting in Supervised Machine Learning15m

2 praktische Übungen

Machine Learning Techniques15m

Machine Learning Graded Assessment15m

Woche

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Supervised Learning

3 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 37 min), 3 Lektüren, 5 Quiz

6 Videos

Introduction to Supervised Learning1m

Penalized Regression5m

Support Vector Machine6m

K-Nearest Neighbor6m

Classification and Regression Tree (CART)9m

Ensemble Learning and Random Forest8m

3 Lektüren

Case Study: Sentiment Analysis15m

Go Deeper: Access the AI Pioneers in Investment Management Report10m

Case Study: Classification of Winning and Losing Funds20m

5 praktische Übungen

Penalized Regression15m

K-Nearest Neighbor15m

Classification and Regression Tree (CART)30m

Ensemble Learning and Random Forest30m

Supervised Learning Graded Assessment20m

Woche

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Unsupervised Learning

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 29 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Woche

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Deep Learning

3 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 22 min), 2 Lektüren, 5 Quiz

4 Videos

Introduction to Deep Learning1m

Neural Networks8m

Deep Neural Networks and Reinforcement Learning7m

Choosing the Appropriate ML Algorithm3m

2 Lektüren

Case Study: Refining Equity Trading Volume Prediction with Deep Learning10m

Case Study: Deep Neural Network-Based Equity Factor Model2m

5 praktische Übungen

Neural Networks20m

Deep Neural Networks and Reinforcement Learning30m

Deep Neural Network-Based Equity Factor Model20m

Choosing the Appropriate ML Algorithm20m

Deep Learning Graded Assessment30m

Über den Spezialisierung Data Science for Investment Professionals

This Specialization is uniquely tailored to the needs of investment professionals or those with investment industry knowledge who want to develop a basic, practical understanding of machine learning techniques and how they are used in the investment process. Through the three courses, you will learn techniques for presenting data and importance of the “data story”, produce data visualizations using Python, assess and apply probability concepts to investing scenarios, compare simple time-series models and understand their limitations, discover how machine learning applications can address investment problems, and understand how to apply the CFA Institute Ethical Decision-Making Framework to machine learning dilemmas. All that you learn in this Specialization will give you the knowledge and confidence to explain clearly and “translate” machine learning concepts and their application to real-world investment problems to a non-expert audience and clients. Check out this short video overview.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird 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.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Does completing this course give me credit in any CFA Institute Programs?
No. Completing this course or any other courses offered by CFA Institute on Coursera does not count as credit in the CFA Program, CIPM Program, or any other professional certificate or credential offered by CFA Institute.

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