课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-asset-management-alternative-data
在当今的金融市场中，传统的市场和会计数据已经被广泛利用，这导致了投资组合的拥挤、表现平平和系统性风险。因此，金融机构正急于采用替代数据来寻求竞争优势。Coursera上的《Python与机器学习在资产管理中的替代数据集应用》课程旨在解决这一问题，介绍替代数据的核心概念、最新研究以及实用的投资组合示例和实际应用。
本课程分为四个模块：
**1. 消费模块**：该模块为学生介绍了基于消费的替代数据基础。通过聚合线上和线下的消费者购买活动和行为数据，研究者可以在公司正式公布财报之前了解公司的业绩。这些信息极具价值，为投资和风险管理提供了巨大优势。此模块还讲解了各种消费数据集的理论基础，并演示了相关的数据分析实践。
**2. 财务应用中的文本分析**：该模块介绍了文本挖掘，并展示了如何从数据检索（网络抓取）到金融市场见解的过程。学生将学习文本的数学表示方法，以及如何使用经典文本挖掘方法来减少噪音，并在实践中计算文本相似度。
**3. 处理企业文件**：本模块是文本挖掘课程的实用扩展，关注于10-K和13-F这两种常被研究的企业文件。通过Python代码策划和分析这些文件，帮助分析师在面对大量文档时变得更加得心应手。
**4. 利用媒体衍生数据**：最后一个模块介绍了情感分析和网络分析两方面的内容。情感分析能够揭示公众对公司的看法，而网络分析则可以揭示各公司之间的关系。在实验课中，学生将深入研究如何在企业文件分析的基础上进行情感和网络数据的结合。
总的来说，这门课程不仅提供了理论知识，也通过实践演示帮助学生掌握如何利用替代数据增强金融决策能力。尤其适合那些希望在资产管理领域获得额外价值的金融从业者。
此课程的独特之处在于它紧跟行业发展的步伐，结合了最新技术和实际应用，令人耳目一新。参加此课程无疑会让你在复杂多变的金融市场中获得竞争优势。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-asset-management-alternative-data