Python金融数据分析与挖掘（微课版）授课计划表.doc

XXX大学20xx/20xx学年第一学期

教师授课计划表

课程名称：授课班级：

总课时：80周课时：5授课教师：黄恒秋

周次

教学内容

（授课知识点）

重点、难点

授课方法

所需教具

作业（次）

辅导（次）

测验（次）

1

第2章科学计算包Numpy（含实验教学）

重点：NumPy的相关基础函数，利用NumPy实现数据分析的方法

难点：利用NumPy实现数据分析的方法

讲练结合

1

2

第3章数据处理包Pandas（含实验教学）

重点：数据框、序列相关属性、方法的应用，数据框和序列数据的访问、切片及相互之间的转换。常用外部数据文件的读取、数据关联与合并、滚动计算、时间元素提取与分组统计计算

难点：数据框、序列的访问及切片。数据框、序列、数组、列表相关数据结构之间的相互转换。数据关联和分组统计的函数理解与应用。

讲练结合

1

3

4

第4章数据可视化包Matplotlib（含实验教学）

重点：利用Matplotlib中的pyplot模块进行散点图、线性图、柱状图、直方图、饼图、箱线图和子图的绘制。懂得图形中文字符的显示及横轴字符刻度，子图的布局排列

难点：Matplotlib绘图的基本流程及原理

讲练结合

1

5

第5章机器学习与实现（含实验教学）

重点：均值、中位数、最频繁值的缺失值填充策略，均值-方差、极差数据规范化或标准化，主成分分析降维及综合评价，线性回归、神经网络非线性回归预测，逻辑回归、神经网络、支持向量机分类，K-mean聚类、关联规则相关原理的理解及程序实现

难点：主成分分析降维及综合评价，线性回归、神经网络非线性回归预测，逻辑回归、神经网络、支持向量机分类，K-mean聚类、关联规则相关原理的理解

讲练结合

1

6

7

第6章金融数据基础（含实验教学）

重点：公司治理结构、财务报表、财务分析指标、股票高频、股票日频交易和股票价格指数相关核心指标数据

难点：股票高频数据的生成加工及理解

讲练结合

1

8

第7章基础案例（含实验教学）

重点：7个金融数据分析基础案例的实现思路、算法及程序具体实现

难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换

讲练结合

1

9

10

11

第8章综合案例一：上市公司综合评价（含实验教学）

重点：案例业务数据理解、指标数据的选择、预处理、程序实现

难点：案例业务数据理解、数据预处理、模型的理解

1

12

第9章综合案例二：股票价格涨跌趋势预测（含实验教学）

重点：案例业务数据理解、指标概念及公式理解、程序实现及模型检验

难点：案例业务数据理解、指标公式理解及量化投资策略设计实现

讲练结合

1

13

14

第10章综合案例三：股票价格形态聚类与收益分析（含实验教学）

重点：案例业务数据理解、关键价格点提取算法、K-最频繁值聚类算法

难点：关键价格点提取算法、K-最频繁值聚类算法、量化投资策略设计实现

讲练结合

1

15

16

第11章行业联动与轮动分析（含实验教学）

重点：业务数据理解、行业轮动规则挖掘及量化投资策略设计实现

难点：行业轮动关联规则挖掘及量化投资策略设计实现

讲练结合

1

17

考核

18

注：本表填写一式四份，教务处、系、教研室、教师本人各存一份，于每学期开学第一周交。

教研室主任审核（签字）：主管领导审核（签字）：

填表时间：年月