- Risk Management
- Portfolio construction and analysis
- Python programming skills
- Implementation of data science techniques in investment decisions
- Portfolio Optimization
- Programming skills
- Managing your own personal invetsments
- Investment management knowledge
- Computer Science
- Expertise in data science
- Advanced vizualisation
- Basics of consuption-based alternative data
von


Was Sie lernen werden
Write custom Python code and use existing Python libraries to build and analyse efficient portfolio strategies.
Write custom Python code and use existing Python libraries to estimate risk and return parameters, and build better diversified portfolios.
Learn the principles of supervised and unsupervised machine learning techniques to financial data sets
Gain an understanding of advanced data analytics methodologies, and quantitative modelling applied to alternative data in investment decisions
Kompetenzen, die Sie erwerben
Über dieses Spezialisierung
Keine Vorkenntnisse erforderlich.
Keine Vorkenntnisse erforderlich.
So funktioniert die Spezialisierung
Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung
Introduction to Portfolio Construction and Analysis with Python
The practice of investment management has been transformed in recent years by computational methods. This course provides an introduction to the underlying science, with the aim of giving you a thorough understanding of that scientific basis. However, instead of merely explaining the science, we help you build on that foundation in a practical manner, with an emphasis on the hands-on implementation of those ideas in the Python programming language.
Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python
The practice of investment management has been transformed in recent years by computational methods. Instead of merely explaining the science, we help you build on that foundation in a practical manner, with an emphasis on the hands-on implementation of those ideas in the Python programming language. In this course, we cover the estimation, of risk and return parameters for meaningful portfolio decisions, and also introduce a variety of state-of-the-art portfolio construction techniques that have proven popular in investment management and portfolio construction due to their enhanced robustness.
Python and Machine Learning for Asset Management
This course will enable you mastering machine-learning approaches in the area of investment management. It has been designed by two thought leaders in their field, Lionel Martellini from EDHEC-Risk Institute and John Mulvey from Princeton University. Starting from the basics, they will help you build practical skills to understand data science so you can make the best portfolio decisions.
Python and Machine-Learning for Asset Management with Alternative Data Sets
Over-utilization of market and accounting data over the last few decades has led to portfolio crowding, mediocre performance and systemic risks, incentivizing financial institutions which are looking for an edge to quickly adopt alternative data as a substitute to traditional data. This course introduces the core concepts around alternative data, the most recent research in this area, as well as practical portfolio examples and actual applications. The approach of this course is somewhat unique because while the theory covered is still a main component, practical lab sessions and examples of working with alternative datasets are also key. This course is fo you if you are aiming at carreers prospects as a data scientist in financial markets, are looking to enhance your analytics skillsets to the financial markets, or if you are interested in cutting-edge technology and research as they apply to big data. The required background is: Python programming, Investment theory , and Statistics. This course will enable you to learn new data and research techniques applied to the financial markets while strengthening data science and python skills.
von

EDHEC Business School
Founded in 1906, EDHEC is now one of Europe’s top 15 business schools .
Häufig gestellte Fragen
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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