关于此 专项课程
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100% 在线课程

立即开始,按照自己的计划学习。

灵活的计划

设置并保持灵活的截止日期。

中级

Basic math including calculus and linear algebra, basic probability theory and statistics, and programming skills in Python.

完成时间大约为5 个月

建议 9 小时/周

英语(English)

字幕:英语(English)

您将学到的内容有

  • Check

    Compare ML for Finance with ML in Technology (image and speech recognition, robotics, etc.)

  • Check

    Describe linear regression and classification models and methods of their evaluation

  • Check

    Explain how Reinforcement Learning is used for stock trading

  • Check

    Become familiar with popular approaches to modeling market frictions and feedback effects for option trading.

您将获得的技能

Predictive ModellingFinancial EngineeringMachine LearningTensorflowReinforcement Learning

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中级

Basic math including calculus and linear algebra, basic probability theory and statistics, and programming skills in Python.

完成时间大约为5 个月

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专项课程的运作方式

加入课程

Coursera 专项课程是帮助您掌握一门技能的一系列课程。若要开始学习,请直接注册专项课程,或预览专项课程并选择您要首先开始学习的课程。当您订阅专项课程的部分课程时,您将自动订阅整个专项课程。您可以只完成一门课程,您可以随时暂停学习或结束订阅。访问您的学生面板,跟踪您的课程注册情况和进度。

实践项目

每个专项课程都包括实践项目。您需要成功完成这个(些)项目才能完成专项课程并获得证书。如果专项课程中包括单独的实践项目课程,则需要在开始之前完成其他所有课程。

获得证书

在结束每门课程并完成实践项目之后,您会获得一个证书,您可以向您的潜在雇主展示该证书并在您的职业社交网络中分享。

how it works

此专项课程包含 4 门课程

课程1

Guided Tour of Machine Learning in Finance

3.8
356 个评分
112 个审阅
课程2

Fundamentals of Machine Learning in Finance

3.7
170 个评分
31 个审阅
课程3

Reinforcement Learning in Finance

3.3
58 个评分
15 个审阅
课程4

Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance

3.5
40 个评分
5 个审阅

关于 纽约大学坦登工程学院

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

常见问题

  • 可以!点击您感兴趣的课程卡开始注册即可。注册并完成课程后,您可以获得可共享的证书,或者您也可以旁听该课程免费查看课程资料。如果您订阅的课程是某专项课程的一部分,系统会自动为您订阅完整的专项课程。访问您的学生面板,跟踪您的进度。

  • 此课程完全在线学习,无需到教室现场上课。您可以通过网络或移动设备随时随地访问课程视频、阅读材料和作业。

  • 此专项课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受专项课程证书作为学分。查看您的合作院校了解详情。

  • Prerequisites for the specialization are basic math including calculus and linear algebra, basic probability theory and statistics, and some programming skills in Python. For students that are not familiar with Python and IPython / Jupyter notebooks, reference to tutorials are provided as a part of further reading.

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