Este curso forma parte de Programa especializado: Data Science for Investment Professionals

Anastasia Diakaki

1834 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Data Science for Investment ProfessionalsInstituto CFA

Acerca de este Curso

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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.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

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100 % en línea

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Laboratorios de Coursera

Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

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Curso 3 de 3 en

Programa especializado: Data Science for Investment Professionals

Nivel principiante

Background in investment products and firms

Aprox. 16 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

Prueba Coursera para negocios

Qué aprenderás

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

Habilidades que obtendrás

Data Science
Ethics
Machine Learning
Communication
Investment

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Nivel principiante

Background in investment products and firms

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Instructor

Anastasia Diakaki

Content Director

Professional Learning

1834 alumnos

1 curso

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Instituto CFA

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

1 hora para completar

Welcome To Machine Learning for Investment Professionals

1 hora para completar

2 videos (Total 7 minutos), 2 lecturas

2 horas para completar

Machine Learning

2 horas para completar

4 videos (Total 32 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios

4 videos

Introduction to Machine Learning1mWhat is Machine Learning?7mMachine Learning Techniques10mOverfitting and How to Address It12m

3 lecturas

Case Study: Enhancing Trading Strategy and Execution with Machine Learning15mGo Deeper: Access the AI Pioneers in Investment Management Report10mPreventing Overfitting in Supervised Machine Learning15m

2 ejercicios de práctica

Machine Learning Techniques15mMachine Learning Graded Assessment15m

Semana2

Semana 2

3 horas para completar

Supervised Learning

3 horas para completar

6 videos (Total 37 minutos), 3 lecturas, 5 cuestionarios

6 videos

Introduction to Supervised Learning1mPenalized Regression5mSupport Vector Machine6mK-Nearest Neighbor6mClassification and Regression Tree (CART)9mEnsemble Learning and Random Forest8m

3 lecturas

Case Study: Sentiment Analysis15mGo Deeper: Access the AI Pioneers in Investment Management Report10mCase Study: Classification of Winning and Losing Funds20m

5 ejercicios de práctica

Penalized Regression15mK-Nearest Neighbor15mClassification and Regression Tree (CART)30mEnsemble Learning and Random Forest30mSupervised Learning Graded Assessment20m

Semana3

Semana 3

2 horas para completar

Unsupervised Learning

2 horas para completar

4 videos (Total 29 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios

Semana4

Semana 4

3 horas para completar

Deep Learning

3 horas para completar

4 videos (Total 22 minutos), 2 lecturas, 5 cuestionarios

4 videos

Introduction to Deep Learning1mNeural Networks8mDeep Neural Networks and Reinforcement Learning7mChoosing the Appropriate ML Algorithm3m

2 lecturas

Case Study: Refining Equity Trading Volume Prediction with Deep Learning10mCase Study: Deep Neural Network-Based Equity Factor Model2m

5 ejercicios de práctica

Neural Networks20mDeep Neural Networks and Reinforcement Learning30mDeep Neural Network-Based Equity Factor Model20mChoosing the Appropriate ML Algorithm20mDeep Learning Graded Assessment30m

Acerca de Programa especializado: 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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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