课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-asset-management-alternative-data
在当今金融市场，数据的利用已成为获取竞争优势的关键。传统的市场和财务数据逐渐被过度使用，导致投资组合变得拥挤，表现平平，甚至带来系统性风险。为此，越来越多的金融机构开始转向另类数据，以寻求新的突破。Coursera推出的《Python与机器学习在资产管理中的另类数据应用》正是一门紧跟时代潮流的精品课程，值得每位金融与数据分析从业者深入学习。
本课程由四大模块组成，内容丰富，实用性强。首先，关于消费类数据的介绍，使你了解如何通过地理位置、交易记录和社交媒体互动数据，获取公司业绩的前瞻信息。接着，文本分析模块带你掌握网页爬取、文本向量化以及相似度计算的方法，为分析财务报告和社交媒体评论提供技术支持。第三部分，聚焦企业财报的量化分析，利用Python自动提取和分析10-K和13-F文件，帮助你洞察企业动态。最后，课程介绍情感分析和网络分析技术，揭示媒体与市场情绪对股价的影响，以及公司间的关系网络，从而提升投资判断的深度与广度。
通过实际案例和编程演示，课程让学习者不仅掌握理论，还能够将技术应用于实际投资场景中。无论你是金融分析师、量化研究员，还是对另类数据感兴趣的投资者，这门课程都能为你提供宝贵的知识储备和技能提升。强烈推荐给希望在金融创新和数据驱动下实现突破的你！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-asset-management-alternative-data