《python金融大数据分析》课程教学研究.pdfVIP

《python金融大数据分析》课程教学研究--第1页

《python金融大数据分析》课程教学研究

随着金融信息的快速发展和大数据的迅速崛起，大数据分析技术

在金融领域快速取得突破性进展。Python金融大数据分析是教学领

域中崭露头角的新兴课程，为学生提供了深度分析金融市场的机会。

本文对Python金融大数据分析课程的教学实践和研究进行了介绍，

从课程设置、教学计划设计、学习内容、教学实施、教学效果等方面

进行了分析。文章认为，Python金融大数据分析课程的运用有助于

学生实现金融大数据分析能力，并通过大数据分析建立金融智能模型，

分析未来金融市场的趋势。

关键词：Python金融大数据分析；教学计划；机器学习；智能

金融

一．论

随着金融科技的发展，大数据分析已经成为金融领域中不可或缺

的重要技术，其在投资决策和风险控制等方面的应用越来越广泛。同

时，Python也成为金融领域的热门编程语言，用于分析金融信息的

处理、科学计算和数据可视化。因此，建立起Python金融大数据分

析课程是实际需求和强制性要求。本文对Python金融大数据分析课

程的教学实践和研究进行了介绍，从课程设置、教学计划设计、学习

内容、教学实施、教学效果等方面进行了分析。

二．Python金融大数据分析课程设置

Python金融大数据分析课程是一门综合学科，课程包括理论公

式、Python编程应用、数据处理、机器学习、智能金融等多方面的

-1-

《python金融大数据分析》课程教学研究--第1页

《python金融大数据分析》课程教学研究--第2页

内容。

理论公式：包括复利计算、投资效率边界、Black-Scholes期权

定价等金融中常见的数学模型，通过数学知识掌握金融应用中的公式，

帮助学生更好地理解金融市场和金融行业的运作机制。

Python编程应用：Python编程可以为学生提供一种可视化的工

具，用于对金融市场的各个方面进行分析性思维，例如金融数据的可

视化、时序分析、机器学习等。

数据处理：Python金融大数据分析课程的数据处理方面包括与

金融数据科学相关的数据挖掘、数据清洗及数据挖掘，以及收集数据、

进行数据可视化等技术。

机器学习：机器学习是统计学、计算机科学和人工智能等学科的

结合，是计算机模拟人类学习的能力，可以自动从观察数据中检测规

律，用于分析大数据，增强机器思维模型。

智能金融：智能金融是将机器学习、数据挖掘、深度学习、人工

智能等技术应用于金融领域的新兴领域，能够从金融数据中挖掘出有

价值的信息，并建立有效的金融智能模型来分析未来金融市场的变化。

三．Python金融大数据分析教学计划设计

教学计划设计旨在将Python金融大数据分析课程的学习内容按

照主题目录进行设置，以确保学生能够全面掌握领域内的数据技术和

编程技能。计划设计过程主要分为以下几个步骤：

（1）阶段划分：课程主题划分为三个阶段，从金融数据的获取、

清洗及数据可视化，到数据挖掘、机器学习和智能金融；

-2-

《python金融大数据分析》课程教学研究--第2页

《python金融大数据分析》课程教学研究--第3页

（2）教材编写：课程教材编写应突出金融学和计算机技术之间

的联系，联合不同学科的知识点；