Este curso de machine learning para finanzas con Python te enseñará a modelar y predecir valores de datos bursátiles mediante modelos lineales, árboles de decisión y redes neuronales.
Python es un lenguaje de programación de alto nivel, fácil de leer y usar, diseñado para ser versátil y eficiente en tareas como desarrollo web, análisis de datos, automatización e inteligencia artificial.
Los datos de series de tiempo están a nuestro alrededor; algunos ejemplos son el clima, los patrones de comportamiento humano como consumidores y miembros de la sociedad y los datos financieros.
Gracias a este curso aprenderás a calcular indicadores técnicos a partir de datos históricos de existencias. Asimismo, descubrirás cómo crear funciones y objetivos a partir de esos mismos datos. Comprenderás cómo preparar funciones para modelos lineales, modelos xgboost y modelos de redes neuronales.
Por otro lado, usarás modelos lineales, árboles de decisión, bosques aleatorios y redes neuronales para predecir el precio futuro de las acciones en los mercados estadounidenses. También aprenderás a evaluar el rendimiento de los diversos modelos que entrenarás para optimizarlos, de modo que tus predicciones tengan la precisión suficiente para que una estrategia de negociación de acciones sea rentable.
DataCamp, una plataforma muy utilizada por empresas para formar a sus equipos en análisis de datos, es quien ofrece este curso.
El curso está dirigido a todas aquellas personas interesadas en economía y finanzas, análisis de datos y programación, sobre todo, en Python. Puede ser interesante haber cursado antes el curso de machine learning para trading de Google Cloud y un curso de simulación estadística con Python.
Para llevarlo a cabo, necesitarás contar con un ordenador u otro dispositivo con conexión estable a Internet para poder realizar el contenido del curso de forma online, el cual podrás llevar a cabo en español. Health Tips
Nathan George es profesor asistente de ciencia de datos en la Universidad de Regis y el instructor encargado de impartir este curso. Para ello, cuenta con la colaboración de David Campos, Chester Ismay y Shon Inouye. Su tiempo libre lo dedica a aplicar redes neuronales a los datos financieros para predecir los precios futuros de las acciones y las criptomonedas.
El curso tiene una duración de 4 horas y está distribuido en 15 vídeos y 59 ejercicios. Podrás hacerlo a tu propio ritmo y contarás con todos los materiales y recursos necesarios.
Los temas a tratar a lo largo del curso son:
Accede al curso de machine learning para finanzas con Python impartido por DataCamp. Tanto la inscripción como la participación están habilitadas de forma totalmente gratuita y tendrás 250 XP o puntos DataCamp para gastar diariamente (cada lección necesita de entre 50 y 100 puntos para ser llevada a cabo).
Si deseas obtener acceso completo a la biblioteca, con todos los certificados y proyectos, y evitar la restricción de XP diarios, solo tienes que realizar un upgrade desde tu perfil de DataCamp para la tramitación. Esto lo podrás conseguir por tan solo 12,15 € al mes.
Para continuar con tu aprendizaje en este campo, es posible que también te resulten de interés este curso de aprendizaje automático con modelos basados en árboles en Python o este otro curso de redes neuronales para modelado de lenguaje en Python. Ambos son completamente gratuitos.
Curso de machine learning para finanzas con Python
Este curso de machine learning para finanzas con Python te enseñará a modelar y predecir valores de datos bursátiles mediante modelos lineales, árboles de
meganicho
es
https://oyequotes.com/static/images/meganicho-curso-de-machine-learning-para-finanzas-con-python-27231-0.jpg
2024-12-09
El contenido original se encuentra en https://aprendergratis.es/cursos-online/curso-de-machine-learning-para-finanzas-con-python/
Todos los derechos reservados para el autor del contenido original (en el enlace de la linea superior)
Si crees que alguno de los contenidos (texto, imagenes o multimedia) en esta página infringe tus derechos relativos a propiedad intelectual, marcas registradas o cualquier otro de tus derechos, por favor ponte en contacto con nosotros en el mail [email protected] y retiraremos este contenido inmediatamente