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項目背景

隨著云時代的到來，大數據技術具有越來越重要的戰略意義，已經滲透到了每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產要素。人們對于海量數據的運用，預示著新一輪生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。大數據分析技術將幫助企業用戶在合理的時間內攫取、管理、處理、整理海量數據。

項目介紹

本項目通過學習大數據、人工智能等相關基礎知識，帶領學員掌握機器學習和深度學習等內容，通過多維度的案例分析，如基于python股票數據可視化、基于機器學習的房價預測研究、基于機器學習算法下的股價預測研究等，深入討論大數據、人工智能和金融科技，并進一步分析其理論性質，研究其在各行業中的應用。學生通過項目實戰最終可以獲得大數據、人工智能，金融科技等項目經驗。

項目開題時間：2021-04-10

適合人群

• 對金融工程、商業分析、大數據、人工智能等方向感興趣的學生
• 要求有一定Python、算法知識基礎

導師介紹

Z老師

上海財經大學副教授

• 上海財經大學 統計與管理學院 副教授 博士生導師MBA導師
• 香港大學 統計與精算學系 訪問學者
• 美國北卡州立大學 統計學系 訪問學者

研究方向：

大數據和人工智能商業分析，數據挖掘，深度學習，金融量化投資，金融統計等

講授課程：

概率論、數理統計、數據挖掘、大數據商業實戰（MBA課程）、人工智能和量化投資（MBA課程）等

在統計金融權威SCI/SSCI期刊上發表多篇學術論文，包括《Biometrics》、《Economic Modelling》等。現擔任《Biometrics》、《Emerging Markets Finance and Trade》、《Annals of the Institute of Statistical Mathematics》、《系統工程與數學》等期刊匿名審稿人。主持國家自然基金項目等多項項目，受多個公司委托開展大數據和人工智能方向的橫向項目合作。

項目大綱

• 大數據、人工智能導論：大數據與人工智能發展概況、理論和技術、實戰、商業價值導向的智能分析、大數據和人工智能公司模式與案例、AI+商業應用場景及情景分析
• Python金融大數據挖掘：金融數據讀取、Python獲取多只股票、Python資產收益率和風險、Python檢驗分布和相關性、Python中國銀行股票數據可視化、Python資本資產定價（CAPM）模型
• 機器學習在金融房地產領域的應用：深度學習與非深度學習、有監督學習、線性回歸與機器學習、集成算法（Bagging和Boosting等）
• 人工智能模型及其在金融信貸風控領域中的應用：金融風控領域簡介、傳統信用評分模型和大數據信貸、神經元、感知機模型、人工神經網絡在金融信貸風控領域中的應用
• 大數據、人工智能在金融投資中的應用：人工智能在金融投資策略中的應用及進展、大數據人工智能算法研究量化投資策略
• 項目答辯與點評：學生項目匯報與答辯、導師點評與指導

時間安排與收獲

• 20課時學術先修課+6周30課時小組科研+8課時英文論文指導
• 3000字左右的課題報告
• 主導師推薦信（8封網推）
• 項目結業證書
• 國外EI/CPCI級別國際會議全文論文投遞與發表（共同第一作者）