金融工程专业《数据挖掘》课程教学大纲.pdf

《数据挖掘》课程教学大纲

一、课程简介

课程中文名数据挖掘



课程英文名DataMining双语授课□是否

课程代码课程学分2总学时数32

□通识教育课程□线上

□公共基础课程必修线下

课程类别专业教育课程课程性质□选修课程形态□线上线下混合式

□综合实践课程□其他□社会实践

□教师教育课程□虚拟仿真实验教学

闭卷□开卷□课程论文□课程作品汇报展示□报告

考核方式



课堂表现□阶段性测试平时作业□其他（可多选）

开课

开课学院财经学院金融系

系(教研室)

面向专业金融工程开课学期第3学期

课程负责人

先修课程Python程序设计、Python程序设计实训

后续课程数据挖掘实训

选用教材黄恒秋.Python金融数据分析与挖掘实战[M].北京：人民邮电出版社.2019.

参考书目王宇韬.Python金融大数据挖掘与分析全流程详解[M].北京：机械工业出版社.2019.

课程资源/

本课程为金融工程专业的专业教育必修课程。数据挖掘是一门应用性极强的课程，

涉及数据获取、清洗、处理、分析、可视化等流程。本课程要求学生会利用Python

课程简介第三方扩展包，进行外部数据获取、数据处理、探索与分析、可视化等。通过学习

本课程，使得学生能够掌握Python数据获取、科学计算、数据处理、数据可视化、

等基本技能，从而为其他的专业领域课程或者复杂应用问题提供基础支撑。

1

二、课程目标

表2-1课程目标

序号具体课程目标

能培养学生计算机的基础知识，启发学生的计算机思维，培养批判思维、逻辑思维

课程目标1和计算思维，培养科学素养，培养多学科交融意识，拓宽广博视野、培养国际化意

识。

能够掌握Python数据获取、科学计算、数据处理、数据可视化等基本技能，能够获

课程目标2取数据，能够针对基本的数据挖掘问题与样例数据，调用Python中的第三方扩展包

进行处理、计算与分析。

使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基

课程目标3础上，进一步地扩展应用到较为复杂的金融、经济、统计、财务等数据处理及挖掘

分析任务上。