자산 관리를 위한 Python 및 기계 학습

상품 설명

이 과정을 통해 투자 관리 분야에서 기계 학습 접근 방식을 마스터할 수 있습니다. EDHEC-Risk Institute의 Lionel Martellini와 Princeton University의 John Mulvey가 해당 분야의 사상가 두 명에 의해 설계되었습니다. 기본부터 시작하여 데이터 과학을 이해하는 실용적인 기술을 구축하여 최상의 포트폴리오 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

이 과정은 기계 학습의 기본 사항에 대한 소개로 시작하여 이러한 기술을 포트폴리오 관리 결정에 적용하는 방법에 대한 심도 있는 논의가 진행됩니다. 보다 효율적인 위험 관리 모델의 구현.

우리는 3단계 학습 프로세스를 설계했습니다. 먼저 의미 있는 투자 문제를 소개하고 통계 기법을 사용하여 이 문제를 해결할 수 있는 방법을 살펴봅니다. 그런 다음 기계 학습의 이 새로운 통찰력이 어떻게 분석의 관련성을 완성하고 개선할 수 있는지 살펴보겠습니다.

비디오 및 권장 읽기 자료를 활용하여 재무 전문성을 높이고 퀴즈 및 Jupiter 노트북을 사용하여 개념을 확실히 파악할 수 있습니다.

이 과정을 마치면 투자 관리의 다양한 기계 학습 기술을 마스터하게 됩니다.