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Z010301014
课程类别专业实践课（必修）
学分／学时3 学分 · 48 学时
开课学期第 5 学期
先修课程Python编程基础 · 应用经济统计A · 计量经济学 · 金融学A · 证券投资学A
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、AI 与金融科技如何重塑金融行业生态，激发学习兴趣
- 了解我国数字金融的机遇与挑战，理解数据合规、行业伦理与法律法规
- 培养抗压适应能力与终身学习意识，形成严谨求实、审慎负责的职业素养
知识目标
- 理解金融数据挖掘与分析的方法论
- 掌握 Python 金融数据分析核心库的功能及运用
- 掌握 Python 金融数据挖掘技术（爬虫、API）及挖掘算法
能力目标
- 构建金融数据挖掘与分析能力、金融科技应用能力
- 构建大数据思维
- 拓展数据分析思维与创新性思维的广度与深度
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 | 2 | 验证性 | 演示操作、学生操作、讨论 | 2 |
| 2 | 金融数据挖掘技术 | 18 | 验证性 | 演示操作、学生操作、讨论 | 18 |
| 3 | 金融数据分析常用库 | 6 | 验证性 | 演示操作、学生操作、讨论 | 6 |
| 4 | 金融数据挖掘算法 | 16 | 验证性 | 演示操作、学生操作、讨论 | 16 |
| 5 | 金融数据挖掘实战（股票） | 6（选做） | 创新性 | 学生操作、讨论、分享 | 6（选做） |
| 6 | 金融数据挖掘实战（债券） | 6（选做） | 创新性 | 学生操作、讨论、分享 | 6（选做） |
先修与后续课程
- 先修课程：Python编程基础、应用经济统计A、计量经济学、金融学A、证券投资学A
- 平行／后续：量化交易策略实战、金融科技与人工智能、智能投顾与财富管理实训
- 开课单位：经济与金融学院 金融工程系