Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 28 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

O que você vai aprender

  • Understand the forecasting process

  • Describe time series data

  • Develop an ARIMA Model

  • Understand a basic trading algorithm

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Nível intermediário

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Instrutores

oferecido por

Logotipo de Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign

Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign

Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado

Este curso é parte da graduação 100% on-line Master of Science in Accountancy (iMSA) da Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign. Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

Course Introduction

2 horas para concluir
10 vídeos (Total 48 mín.), 5 leituras, 1 teste
10 videos
Interview with Jose Rodriguez6min
Tour of R and RStudio5min
Projects3min
Math Function4min
Scalar Variables6min
Column Vectors9min
Data Frame6min
Data Frame Import2min
Help and Cheat Sheets2min
5 leituras
Syllabus30min
Glossary10min
Update Your Profile10min
About the Discussion Forums10min
Data Download Tutorial10min
1 exercício prático
Orientation Quiz10min
4 horas para concluir

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

4 horas para concluir
6 vídeos (Total 44 mín.), 2 leituras, 4 testes
6 videos
Lesson 1-1.1 Subjective Forecasting6min
Lesson 1-1.2 Business Forecasting and Time Series Data7min
Lesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10min
Lesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6min
Lesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10min
2 leituras
Module 1 Overview20min
Module 1 Readings1h 30min
4 exercícios práticos
Lesson 1-1 Practice Quiz10min
Lesson 1-2 Practice Quiz10min
Lesson 1-3 Practice Quiz10min
Module 1 Quiz30min
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

5 horas para concluir
15 vídeos (Total 92 mín.), 2 leituras, 7 testes
15 videos
Lesson 2-1.1 Introduction to Forecasting: Average Method6min
Lesson 2-1.2 Introduction to Forecasting: Naive Method3min
Lesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression13min
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4min
Lesson 2-2.1 Moving Averages6min
Lesson 2-2.2 Moving Averages: R Example6min
Lesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5min
Lesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8min
Lesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5min
Lesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7min
Lesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4min
Lesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7min
Lesson 2-5.1 Autoregression6min
Lesson 2-5.2 Autoregression: R Example2min
2 leituras
Module 2 Overview20min
Module 2 Readings7min
6 exercícios práticos
Lesson 2-1 Practice Quiz10min
Lesson 2-2 Practice Quiz10min
Lesson 2-3 Practice Quiz4min
Lesson 2-4 Practice Quiz8min
Lesson 2-5 Practice Quiz10min
Module 2 Quiz30min
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

5 horas para concluir
10 vídeos (Total 54 mín.), 2 leituras, 4 testes
10 videos
Lesson 3-1.1 Stationarity: Introduction5min
Lesson 3-1.2 Stationarity: Differencing11min
Lesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6min
Lesson 3-2.2 ARIMA: Components7min
Lesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17min
Lesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24min
Lesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 31min
Lesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43min
Lesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54min
2 leituras
Module 3 Overview20min
Module 3 Readings30min
3 exercícios práticos
Lesson 3-1 Practice Quiz6min
Lesson 3-2 Practice Quiz12min
Module 3 Quiz30min
Semana
4

Semana 4

7 horas para concluir

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

7 horas para concluir
14 vídeos (Total 76 mín.), 2 leituras, 4 testes
14 videos
Lesson 4-1.1 Portfolio Theory: Introduction3min
Lesson 4-1.2 Portfolio Theory: Expected Returns4min
Lesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6min
Lesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6min
Lesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7min
Lesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10min
Lesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3min
Lesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading7min
Lesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3min
Lesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6min
Lesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9min
Lesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1min
Course Summary: Applying Data Analytics in Finance1min
2 leituras
Module 4 Overview20min
Module 4 Readings1h
3 exercícios práticos
Lesson 4-1 Practice Quiz30min
Lesson 4-2 Practice Quiz30min
Module 4 Quiz1h
4.5
9 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Applying Data Analytics in Finance

por SDSep 8th 2019

Great Course and excellent explanation by professor

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

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