课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-asset-management-alternative-data
在金融行业中，使用市场和会计数据已经是一个不争的事实。然而，随着越来越多的投资者涌入市场，这种数据的过度利用导致了投资组合拥挤、表现乏力及系统性风险。因此，那些想要获取优势的金融机构开始迅速采纳替代数据，为其传统数据做出补充。Coursera上推出的《Python与机器学习在资产管理中的应用》课程，正是为了帮助金融行业专业人士掌握利用替代数据进行资产管理的核心概念。这门课程的内容涵盖了最新的研究成果，以及实用的投资组合实例和实际应用，课程的独特之处在于其结构和内容安排。
**课程大纲：**
1. **消费数据模块**：该模块介绍了消费基础的替代数据，结合在线和离线消费者购买活动以及行为数据集。学员们将了解到如何通过地理位置数据（如手机位置、卫星图像等）及交易数据（如信用卡交易记录和销售点数据）进行分析。此外，社交媒体上的品牌和产品互动也能为企业业绩的提前判断提供帮助。
2. **金融应用的文本分析**：在这一部分，学员们将学习文本挖掘的基础，并通过网络抓取技术获取金融市场见解。该模块将覆盖经典的文本挖掘方法，包括文本向量化和文本相似度的计算。
3. **处理企业财务报告**：该模块将文本挖掘的内容应用到10-K和13-F这两种常用的企业财务报告中，教会学员如何用Python代码定量分析这些复杂的文件。
4. **媒体衍生数据的使用**：最后一个模块引入了情感分析和网络分析，帮助学员认识如何通过情感分析来洞察公众对公司的看法，以及如何通过网络分析来理解公司间的互动关系。
总的来说，这门课程以其实用性和前沿性得到了很高的评价。无论你是金融分析师、资产管理人员，还是对机器学习有浓厚兴趣的学生，这门课程都提供了强有力的工具，帮助你在投资决策中获取优势。强烈推荐！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-asset-management-alternative-data