Curso online – especialización profesional certificada en gestión de inversiones con Python y machine learning de EDHEC Business School

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Curso online - especialización profesional certificada en gestión de inversiones con Python y machine learning de EDHEC Business School

Professional Certificate

a partir de

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7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • analista de datos
  • gerente de inversiones
  • Experto en aprendizaje automático
  • Desarrollador de algoritmos de inversión.
  • Consultor de inversiones tecnológicas
  • Investigador en el campo de la ciencia de datos.
  • Analista de desempeño de inversiones
  • Responsable de proyectos en el ámbito de la gestión de activos.

Pasantía: una serie de cursos de 4 partes

Introducción

La Especialización en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático para la Gestión de Activos está diseñada para ofrecer una introducción amplia e integral a los métodos modernos en la gestión de inversiones, con especial énfasis en el uso de técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para mejorar las decisiones de inversión.

Los objetivos de la pasantía.

  • Adquirir herramientas para tomar decisiones de inversión informadas.
  • Comprender la teoría básica y los conceptos rectores.
  • Aplicar los conocimientos de forma práctica.

aplicaciones practicas

En lugar de simplemente explicar la ciencia, lo ayudamos a desarrollarla de manera práctica, con énfasis en poner estas ideas en acción en el lenguaje de programación Python, a través de una serie de sesiones de laboratorio únicas.

Details of the courses that make up the specialization

Una introducción a la creación y análisis de un portafolio con Python

  • Curso 1 • 25 horas • 4,8 (1.394 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?
  • Comprender intuitivamente la teoría detrás de las técnicas modernas de creación de carteras.
  • Escriba código personalizado en Python para estimar los parámetros de riesgo y retorno
  • Utilice las potentes bibliotecas de optimización de Python para crear una cartera diversificada de manera científica y ordenada.
  • Cree herramientas personalizadas en Python para probar y comparar estrategias de cartera

Construcción y análisis avanzado de cartera con Python

  • Curso 2 • 12 horas • 4,7 (498 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?
  • Analizar el estilo y la exposición a los factores de una cartera.
  • Aplicar estimaciones de estabilidad a la matriz de varianza.
  • Aplicar el análisis de construcción de cartera de Black-Litterman
  • Aplicar una variedad de modelos estables para crear una cartera.

Python y aprendizaje automático para la gestión de activos

  • Curso 3 • 16 horas • 3.1 (325 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?
  • Conozca los principios de las técnicas de aprendizaje automático supervisadas y no supervisadas en conjuntos de datos financieros.
  • Comprender los conceptos básicos de la regresión logística y los algoritmos de aprendizaje automático para clasificar variables en un resultado a partir de dos resultados.
  • Utilice las potentes bibliotecas de Python para implementar algoritmos de aprendizaje automático en estudios de casos
  • Conozca los modelos de factores y los modelos de cambio de régimen y su uso en la gestión de inversiones.

habilidades que has adquirido

  • Categoría: Ciencias de la Computación
  • Categoría: Conocimientos de gestión de inversiones.
  • Categoría: Experiencia en ciencia de datos
  • Categoría: habilidades de programación
  • Categoría: Gestión de inversiones personales

Python y aprendizaje automático para la gestión de activos con conjuntos de datos alternativos

  • Curso 4 • 20 horas • 4,4 (229 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?
  • Aprenda qué son los datos alternativos y cómo se utilizan en las aplicaciones del mercado financiero
  • Estar expuesto a investigaciones de vanguardia actuales en el campo de datos alternativos.
  • Realice análisis de datos en conjuntos de datos alternativos del mundo real utilizando Python
  • Adquirir comprensión y experiencia práctica en análisis de datos, visualización de datos y modelos cuantitativos diseñados para datos alternativos en finanzas.

habilidades que has adquirido

  • Categoría: Visualización de datos avanzada
  • Categoría: Bases de datos alternativas basadas en el consumo
  • Categoría: Metodologías de análisis de textos
  • categoría: Herramientas de secuencias de comandos web

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