教学大纲
理论讲授与实验实训一体，按四级认知目标组织各模块
大纲明确各教学模块的目标、重点、难点与教学方式，并标注思政融入点。
课程基本信息
课程代码Z010301007
课程类别专业核心课（必修）
学分／学时3 学分 · 48 学时
开课学期第 4 学期
先修课程无（零基础起点）
适用专业金融工程
课程教学目标
课程教学目标分为思想目标、知识目标与能力目标三个维度，全面支撑毕业要求指标点。
思想目标
- 了解大数据与金融科技如何改变金融行业生态，激发学习兴趣与探索精神
- 了解我国在数字领域面临的挑战、金融行业伦理和法律法规，理解新时代所肩负的使命，树立远大的理想和正确的职业价值观
- 培养抗压适应能力与终身学习意识，适应金融科技技术迭代
知识目标
- 初步了解数据挖掘与分析的方法论、Python 编程基础体系
- 掌握 Python 运行平台的基本操作及 Python 基础代码编写逻辑
- 掌握金融数据分析常用库 NumPy 和 Pandas 的功能及运用
能力目标
- 初步构建数据挖掘与分析的能力、金融科技应用能力
- 构建大数据的思维与创新性思维
- 拓展数据分析思维与创新性思维的广度和深度
教学内容与学时安排
下表列出本课程全部教学内容及对应学时，实验含选做项。
实验教学内容与学时安排
| 序号 | 实验项目 | 内容提要 | 实验类型 | 组织形式 | 学时 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 导论 | 4 | 验证性 | 演示操作、学生操作、讨论 | 4 |
| 2 | Python基础数据类型 | 12 | 验证性 | 演示操作、学生操作、讨论 | 12 |
| 3 | Python运算符及常用语句 | 6 | 验证性、综合设计性 | 演示操作、学生操作、讨论 | 6 |
| 4 | Python函数 | 4 | 验证性、综合设计性 | 演示操作、学生操作、讨论 | 4 |
| 5 | Python的类 | 4 | 验证性、综合设计性 | 演示操作、学生操作、讨论 | 4 |
| 6 | 金融数据分析常用库 | 14 | 验证性、综合设计性 | 演示操作、学生操作、讨论 | 14 |
| 7 | 金融场景综合运用实战（股票分析） | 4（选做） | 创新性 | 学生操作、讨论、分享 | 4（选做） |
| 8 | 金融场景综合运用实战（债券分析） | 4（选做） | 创新性 | 学生操作、讨论、分享 | 4（选做） |
先修与后续课程
- 先修课程：无（零基础起点，只需具备基本计算机操作能力）
- 平行／后续：金融数据挖掘实训、量化交易策略实战、金融科技与人工智能
- 开课单位：经济与金融学院 金融工程系