Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-asset-management-alternative-data
최근 몇 년 동안 시장 및 회계 데이터의 과다 사용으로 인해 포트폴리오 군중화, 보통 성과, 시스템적 위험 등이 증가했습니다. 이러한 이유로 금융 기관들은 전통적인 데이터 대신 대체 데이터를 신속하게 채택하려는 경향이 있습니다. Coursera의 ‘자산 관리 및 대체 데이터 세트를 위한 파이썬과 머신 러닝’ 코스는 이러한 대체 데이터의 핵심 개념과 최신 연구를 소개합니다. 이 코스는 여러 가지 흥미로운 모듈로 나뉘어 있으며, 각 모듈은 다룬 주제를 통해 이론과 실제 사례를 접목하여 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.
첫 번째 모듈인 ‘소비’에서는 대체 데이터의 기본 개념을 소개하고, 온라인 및 오프라인 소비자 구매 활동 및 행동 데이터셋을 분석하는 방법을 배웁니다. 이 데이터를 통해 기업 성과를 공식 발표 이전에 예측할 수 있다는 점이 특히 흥미롭습니다.
두 번째 모듈인 ‘금융 애플리케이션을 위한 텍스트 분석’에서는 웹 스크래핑부터 시작해 텍스트 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 배울 수 있습니다. 다양한 텍스트 마이닝 기법이 소개되어 실습을 통해 효과적으로 데이터를 이해하고 활용할 수 있습니다.
세 번째 모듈에서는 10-K 및 13-F와 같은 중요한 기업 문서를 처리하는 방법을 학습합니다. 많은 양의 문서를 다루는 것은 개인 분석가에게 벅찰 수 있지만, 이 코스에서는 파이썬 코드를 통해 quantitatively 분석하는 적절한 방법론을 제공하여 수월하게 접근할 수 있도록 합니다.
마지막으로 ‘미디어 유래 데이터의 사용’ 모듈에서는 감정 분석 및 네트워크 분석을 다룹니다. 소셜 미디어에서 얻은 정서를 바탕으로 기업에 대한 대중의 인식을 파악하고, 네트워크 분석을 통해 회사 간의 연결성을 평가하는 방법을 배웁니다.
이 코스는 데이터 과학과 금융 분야의 융합을 통해 흥미롭고 실질적인 기술을 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 대체 데이터의 활용이 중요한 요즘, 이 과정을 통해 다양한 데이터 분석 능력을 키울 수 있을 것이며, 자산 관리에 실질적인 도움이 될 것입니다. 금융 분야에 관심이 있고 파이썬과 머신 러닝을 배우고자 하는 분들에게 추천드립니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-asset-management-alternative-data