《python 大数据分析与挖掘案例实战》课程
教学大纲
课程代码：
学
学
分：6
时：96（其中：讲课学时：71
实践或实验学时：25 ）
先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python 程序设计基础、Python
大数据分析与挖掘基础
适用专业：信息与计算科学
建议教材：黄恒秋主编.Python 大数据分析与挖掘实战(微课版)[M]. 北京：人民邮电出版
社.2019.
开课系部：数学与计算机科学学院
一、课程的性质与任务
课程性质：专业方向选修课。
课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个
全新的阶段。通过学习本课程，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、机器学习与深度学习等基本技能基础上，进一步地扩展应用到金融、地理信息、
交通、文本、图像、GUI 应用开发等实际问题或具体领域。本课程为Python 在大数据常见
领域的具体应用，也是 Python 在职业技能的重要组成部分，从而使得学生具备一定的行业
应用背景及就业技能。
二、课程的基本内容及要求
本课程教学时数为 96 学时，6 学分；实验 25 学时,1.56 学分。
第 7 章 基于财务与交易数据的量化投资分析
1.课程教学内容：
（1）上市公司综合评价、优质股票选择、量化投资等基本概念；
（2）基于总体规模与效率指标的主成分分析综合评价方法；
（3）股票技术指标分析及程序计算
（4）数据预处理及训练、测试样本划分、逻辑回归模型应用
（5）量化投资策略设计实现及结果分析。
2.课程的重点、难点：
（1）重点：业务数据理解、指标数据的选择、预处理、程序实现；
（2）难点：业务数据理解、模型的理解、场景应用。
3.课程教学要求：
（1）了解上市公司综合评价的基本概念及模型、股票技术分析指标概念及计算方法；
（2） 理解业务数据、指标数据选取、预处理、量化投资设计的基本原理、原则及流程；
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