Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

20%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

18%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
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. 18 horas para completar
Inglés (English)

Instructor

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New York University

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Fundamentals of Supervised Learning in Finance

5 horas para completar
9 videos (Total 71 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario
9 videos
Introduction to Fundamentals of Machine Learning in Finance4m
Support Vector Machines, Part 18m
Support Vector Machines, Part 27m
SVM. The Kernel Trick8m
Example: SVM for Prediction of Credit Spreads9m
Tree Methods. CART Trees9m
Tree Methods: Random Forests8m
Tree Methods: Boosting9m
4 lecturas
A. Smola and B. Scholkopf, “A Tutorial on Support Vector Regression”, Statistics and Computing, vol. 14, pp. 199-229, 200415m
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapters 6 & 730m
K. Murphy, “Machine Learning: A Probabilistic Perspective”, MIT Press, 2009, Chapter 16.415m
Jupyter Notebook FAQ10m
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

Core Concepts of Unsupervised Learning, PCA & Dimensionality Reduction

4 horas para completar
6 videos (Total 54 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario
6 videos
PCA for Stock Returns, Part 14m
PCA for Stock Returns, Part 29m
Dimension Reduction with PCA9m
Dimension Reduction with tSNE11m
Dimension Reduction with Autoencoders9m
3 lecturas
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 12.115m
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 8 & 1530m
Jupyter Notebook FAQ10m
Semana
3

Semana 3

4 horas para completar

Data Visualization & Clustering

4 horas para completar
7 videos (Total 50 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario
7 videos
UL. K-clustering8m
UL. K-means Neural Algorithm7m
UL. Hierarchical Clustering Algorithms10m
UL. Clustering and Estimation of Equity Correlation Matrix5m
UL. Minimum Spanning Trees, Kruskal Algorithm6m
UL. Probabilistic Clustering6m
3 lecturas
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Clustering and EM: Chapter 930m
G. Bonanno et. al. “Networks of equities in financial markets”, The European Physical Journal B, vol. 38, issue 2, pp. 363-371 (2004)15m
Jupyter Notebook FAQ10m
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Sequence Modeling and Reinforcement Learning

5 horas para completar
11 videos (Total 101 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario
11 videos
Sequence Modeling10m
SM. Latent Variables for Sequences8m
SM. State-Space Models9m
SM. Hidden Markov Models9m
Neural Architecture for Sequential Data12m
RL. Introduction8m
RL. Core Ideas7m
Markov Decision Process and RL8m
RL. Bellman Equation6m
RL and Inverse Reinforcement Learning11m
3 lecturas
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 1310m
S. Marsland, “Machine Learning: an Algorithmic Perspective” (Chapman & Hall 2009), Chapter 1315m
Jupyter Notebook FAQ10m

Reseñas

Principales reseñas sobre FUNDAMENTALS OF MACHINE LEARNING IN FINANCE

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Acerca de Programa especializado: Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Preguntas Frecuentes

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