課程特色解析
技術(shù)領(lǐng)域 | 金融應(yīng)用場(chǎng)景 | 教學(xué)方式 |
Python數(shù)據(jù)挖掘 | 多維度股票分析 | 可視化案例實(shí)操 |
機(jī)器學(xué)習(xí)算法 | 房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè) | Kaggle式項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) |
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 | 智能信貸評(píng)估系統(tǒng) | 銀行真實(shí)數(shù)據(jù)建模 |
教學(xué)模塊深度解析
金融數(shù)據(jù)處理核心技能
- 多源金融數(shù)據(jù)采集與清洗技術(shù)
- 資產(chǎn)收益率動(dòng)態(tài)計(jì)算模型
- CAPM模型實(shí)證分析方法
智能算法實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
涵蓋Boosting集成算法在投資組合優(yōu)化中的應(yīng)用,LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股價(jià)趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的建模方法,以及隨機(jī)森林算法在信用評(píng)分中的實(shí)施路徑。
人才培養(yǎng)體系
階段式教學(xué)安排
20課時(shí)基礎(chǔ)強(qiáng)化 → 6周項(xiàng)目攻堅(jiān) → 8課時(shí)論文精修
學(xué)術(shù)成果產(chǎn)出
完成EI/CPCI級(jí)別論文從選題到發(fā)表的完整流程指導(dǎo)