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金融大数据综合教学与实训平台

大数据技术在金融行业的应用

适用层次：适用于金融学（金融科技方向）相关专业学生，平台以大数据与金融实训为出发点，涵盖 Python 基础语法、网络数据爬取、数据清理与预处理、数据可视化（Python + Power BI）、项目演练共计五个模块。

进阶式无压力学习​​​​
“师傅带徒弟式”线上教学​​​​
以数据支撑实践
智能评分考核体系​​​​

由基础语法、可视化工具的学习，到将大数据技术与金融专业知识相结合，由简入深。

课程采用手把手教学，从最基础的Python基础介绍到后面的实现金融数据可视化分析与分享。

学习如何快速上手Python、Power BI工具，实现快速金融数据可视化分析。

学习平台支持自主上传结果后自动评分功能，准确快速地找到错误点和问题，教师端管理可快速得到学员成绩。

课程概述
   通过该课程的学习，使学生掌握金融大数据的基本知识和技术，能够运用Python、PowerBI等大数据技术和工具进行金融时间序列、算法交易、金融衍生品估值和投资组合估值，以利用大数据分析方法解决金融问题未导向，着重介绍当前大数据原理及大数据在金融领域的应用。使学生对教学大纲范围内的大数据基本原理和技术有比较系统和全面的了解；理清大数据与金融的联系；对大数据与金融相结合的前沿热点有正确的认识；培养学生具有开阔的眼界，以及思考和理解新概念的能力。

学会使用Power BI、Python数据处理及分析工具

培养大数据金融思维，从数据中探索业务本质

03​​​​

掌握公司金融数据可视化分析与分享

02​​​​

提高未来工作效率，增加就业核心竞争力

04​​​​
教学目标​​​​​
01​​​​


语言+专业+思维

丰富课程内容，在金融学、统计科学、计算机语言等基础上建立该课程的内容。在金融学和金融科技学的指导下，借助统计科学的大数据分析方法，进行数据分析，利用计算机语言实现编程与问题解决。以数据支持实践，由实践反应理论，形成更加综合、全面的课程体系。


拓展课程实践意义

拓展课程实践意义，课程将金融学理论与大数据分析相结合，在数据的基础上研究资产定价、风险管理、金融消费者分析、企业评估等问题，在有针对的在具体场景中提出优化金融服务的解决方案。整个思路更具实践意义，能够提升学生对大数据金融分析的基本理论和常用分析方法的掌握，有助于更好地利用大数据方法完成传统的金融功能，在新的金融业态和金融场景中，不断完善金融服务，促进实体经济发展。
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