Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 21 horas para completar

Sugerido: 10 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
3 horas para concluir

Artificial Intelligence & Machine Learning

11 vídeos (Total 75 mín.), 3 leituras, 1 teste
11 videos
Specialization Objectives8min
Specialization Prerequisites7min
Artificial Intelligence and Machine Learning, Part I6min
Artificial Intelligence and Machine Learning, Part II7min
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part I5min
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part II7min
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part III7min
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part I6min
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part II6min
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part III8min
3 leituras
The Business of Artificial Intelligence30min
How AI and Automation Will Shape Finance in the Future30min
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapter 130min
1 exercício prático
Module 1 Quiz30min
Semana
2
6 horas para concluir

Mathematical Foundations of Machine Learning

6 vídeos (Total 45 mín.), 3 leituras, 2 testes
6 videos
The No Free Lunch Theorem7min
Overfitting and Model Capacity8min
Linear Regression7min
Regularization, Validation Set, and Hyper-parameters10min
Overview of the Supervised Machine Learning in Finance3min
3 leituras
I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, “Deep Learning”, Chapters 4.5, 5.1, 5.2, 5.3, 5.41h
Leo Breiman, “Statistical Modeling: The Two Cultures”1h
Jupyter Notebook FAQ10min
1 exercício prático
Module 2 Quiz15min
Semana
3
6 horas para concluir

Introduction to Supervised Learning

7 vídeos (Total 75 mín.), 4 leituras, 2 testes
7 videos
A First Demo of TensorFlow11min
Linear Regression in TensorFlow10min
Neural Networks11min
Gradient Descent Optimization10min
Gradient Descent for Neural Networks12min
Stochastic Gradient Descent8min
4 leituras
A.Geron, “Hands-On ML”, Chapter 9, Chapter 4 (Gradient Descent)1h
E. Fama and K. French, “Size and Book-to-Market Factors in Earnings and Returns”, Journal of Finance, vol. 50, no. 1 (1995), pp. 131-155.15min
J. Piotroski, “Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to Separate Winners from Losers”, Journal of Accounting Research, Vol. 38, Supplement: Studies on Accounting Information and the Economics of the Firm (2000), pp. 1-4115min
Jupyter Notebook FAQ10min
1 exercício prático
Module 3 Quiz15min
Semana
4
10 horas para concluir

Supervised Learning in Finance

9 vídeos (Total 66 mín.), 4 leituras, 3 testes
9 videos
Fundamental Analysis7min
Machine Learning as Model Estimation8min
Maximum Likelihood Estimation10min
Probabilistic Classification Models6min
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part I8min
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part II5min
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part III8min
Supervised Learning: Conclusion2min
4 leituras
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapters 4.1, 4.2, 4.31h
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 3, Chapter 4 (Logistic Regression)1h
Jupyter Notebook FAQ10min
Jupyter Notebook FAQ10min
1 exercício prático
Module 4 Quiz21min
3.8
112 avaliaçõesChevron Right

50%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

47%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Principais avaliações do Guided Tour of Machine Learning in Finance

por ABMay 28th 2018

Exceptional disposition and lucid explanations! Ideal for a Risk Management professional to sharpen machine learning skills!

por SSMar 18th 2019

Excellent. I picked up quite a bit of ML as applied to finance through this fast paced course.

Instrutores

Sobre Instituto Politécnico da Universidade de Nova Iorque

Tandon offers comprehensive courses in engineering, applied science and technology. Each course is rooted in a tradition of invention and entrepreneurship....

Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

The main goal of this specialization is to provide the knowledge and practical skills necessary to develop a strong foundation on core paradigms and algorithms of machine learning (ML), with a particular focus on applications of ML to various practical problems in Finance. The specialization aims at helping students to be able to solve practical ML-amenable problems that they may encounter in real life that include: (1) mapping the problem on a general landscape of available ML methods, (2) choosing particular ML approach(es) that would be most appropriate for resolving the problem, and (3) successfully implementing a solution, and assessing its performance. The specialization is designed for three categories of students: · Practitioners working at financial institutions such as banks, asset management firms or hedge funds · Individuals interested in applications of ML for personal day trading · Current full-time students pursuing a degree in Finance, Statistics, Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering or other related disciplines who want to learn about practical applications of ML in Finance. The modules can also be taken individually to improve relevant skills in a particular area of applications of ML to finance....
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

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 se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. 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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.