Acerca de este Curso
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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 25 horas para completar

Sugerido: 4-6 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Check

    Understand the forecasting process

  • Check

    Describe time series data

  • Check

    Develop an ARIMA Model

  • Check

    Understand a basic trading algorithm

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

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Nivel intermedio

Aprox. 25 horas para completar

Sugerido: 4-6 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Los estudiantes que toman este Course son

  • Operations Managers
  • Accountants
  • Program Managers
  • Financial Analysts
  • Technical Solutions Engineers

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
2 horas para completar

Course Introduction

10 videos (Total 48 minutos), 5 lecturas, 1 cuestionario
10 videos
Interview with Jose Rodriguez6m
Tour of R and RStudio5m
Projects3m
Math Function4m
Scalar Variables6m
Column Vectors9m
Data Frame6m
Data Frame Import2m
Help and Cheat Sheets2m
5 lecturas
Syllabus30m
Glossary10m
Update Your Profile10m
About the Discussion Forums10m
Data Download Tutorial10m
1 ejercicio de práctica
Orientation Quiz10m
4 horas para completar

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

6 videos (Total 44 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
6 videos
Lesson 1-1.1 Subjective Forecasting6m
Lesson 1-1.2 Business Forecasting and Time Series Data7m
Lesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10m
Lesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6m
Lesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10m
2 lecturas
Module 1 Overview20m
Module 1 Readings1h 30m
4 ejercicios de práctica
Lesson 1-1 Practice Quiz10m
Lesson 1-2 Practice Quiz10m
Lesson 1-3 Practice Quiz10m
Module 1 Quiz30m
Semana
2
5 horas para completar

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

15 videos (Total 92 minutos), 2 lecturas, 7 cuestionarios
15 videos
Lesson 2-1.1 Introduction to Forecasting: Average Method6m
Lesson 2-1.2 Introduction to Forecasting: Naive Method3m
Lesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression13m
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4m
Lesson 2-2.1 Moving Averages6m
Lesson 2-2.2 Moving Averages: R Example6m
Lesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5m
Lesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8m
Lesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5m
Lesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7m
Lesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4m
Lesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7m
Lesson 2-5.1 Autoregression6m
Lesson 2-5.2 Autoregression: R Example2m
2 lecturas
Module 2 Overview20m
Module 2 Readings7m
6 ejercicios de práctica
Lesson 2-1 Practice Quiz10m
Lesson 2-2 Practice Quiz10m
Lesson 2-3 Practice Quiz4m
Lesson 2-4 Practice Quiz8m
Lesson 2-5 Practice Quiz10m
Module 2 Quiz30m
Semana
3
5 horas para completar

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

10 videos (Total 54 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
10 videos
Lesson 3-1.1 Stationarity: Introduction5m
Lesson 3-1.2 Stationarity: Differencing11m
Lesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6m
Lesson 3-2.2 ARIMA: Components7m
Lesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17m
Lesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24m
Lesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 31m
Lesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43m
Lesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54m
2 lecturas
Module 3 Overview20m
Module 3 Readings30m
3 ejercicios de práctica
Lesson 3-1 Practice Quiz6m
Lesson 3-2 Practice Quiz12m
Module 3 Quiz30m
Semana
4
7 horas para completar

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

14 videos (Total 76 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
14 videos
Lesson 4-1.1 Portfolio Theory: Introduction3m
Lesson 4-1.2 Portfolio Theory: Expected Returns4m
Lesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6m
Lesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6m
Lesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7m
Lesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10m
Lesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3m
Lesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading7m
Lesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3m
Lesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6m
Lesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9m
Lesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1m
Course Summary: Applying Data Analytics in Finance1m
2 lecturas
Module 4 Overview20m
Module 4 Readings1h
3 ejercicios de práctica
Lesson 4-1 Practice Quiz30m
Lesson 4-2 Practice Quiz30m
Module 4 Quiz1h
4.5
5 revisionesChevron Right

Principales revisiones sobre Applying Data Analytics in Finance

por SDSep 8th 2019

Great Course and excellent explanation by professor

Instructor

Avatar

Sung Won Kim

Associate Professor
Business Administration

Comienza a trabajar para obtener tu maestría

Este curso es parte del Master of Business Administration (iMBA) completamente en línea de Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Si eres aceptado en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título.

Acerca de Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, 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 participar del curso como oyente sin costo.

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