课程介绍

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  李英伟

  数据科学家

  IBM云及大数据分析顾问工程师。2008年加入IBM中国软件部，一直从事数据及分析相关技术支持与实施，目前主要负责对数据科学和机器学习方面技术相关支持工作。

• 主题说明

  数据科学是一门交叉学科，包括了应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化以及计算机知识等，数据科学通过数据解决实际生活中的各类问题。
  此次课程是根据投资学中马科维兹的均值方差模型对股市上挑选的个股进行组合优化，以获得期望收益下的低风险，结果是所有个股在组合中的佳比例。
  我们使用IBM Data Science Experience的Jupyter Notebooks来重点实现整体投资中的优化模型计算，计算引擎使用cplex。这是个介绍+动手实践的教程，参会者不仅将和讲师一起在线完成投资组合优化任务，还可以在活动后根据自己的喜好和需求，进一步拓展分析与应用范围。

• 适合对象

  所有人

• 学习要点

  课程内容

  1. IBM Data Science Experience简介

  2. 投资组合模型背景介绍

  3. 动手实践

  实践：

  1.建立一个python内核的Jupyter Notebook

  2.实时获取股票数据，对股票历史数据进行处理和分析，实现均值方差模型，画出马科维兹有效前沿曲线，给定期望收益率，得出佳比例

• 课时安排

  报名须知

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  1. 本课程于2月1日周四晚8点准时开课，可提前15分钟登录此页面进入直播间观看直播；

  2. 已报名用户，每次开课前都会有短信提醒与邮件提醒，因此还请在报名时填写正确的手机号码及邮箱地址；

  3. 注册+激活IBM Cloud账号，以便在实践操作环节，跟着老师一起操作！（申请试用:http://g.csdn.net/5297760申请时，请填写正确的邮箱，并查看邮件，完成激活。）

  课程安排

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  1. 19:45—20:00  学员提前入场

  2. 20:00—20:50  讲师介绍IBM Data Science Experience及投资组合模型背景，并进行实践操作

  3. 20:50—21:00  讲师答疑环节