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【背景提升】大數(shù)據(jù)、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

項(xiàng)目背景

隨著云時(shí)代的到來(lái),大數(shù)據(jù)技術(shù)具有越來(lái)越重要的戰(zhàn)略意義,已經(jīng)滲透到了每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,逐漸成為重要的生產(chǎn)要素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用,預(yù)示著新一輪生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將幫助企業(yè)用戶在合理的時(shí)間內(nèi)攫取、管理、處理、整理海量數(shù)據(jù)。


項(xiàng)目介紹

本項(xiàng)目通過(guò)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)、人工智能等相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí),帶領(lǐng)學(xué)員掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等內(nèi)容,通過(guò)多維度的案例分析,如基于python股票數(shù)據(jù)可視化、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法下的股價(jià)預(yù)測(cè)研究等,深入討論大數(shù)據(jù)、人工智能和金融科技,并進(jìn)一步分析其理論性質(zhì),研究其在各行業(yè)中的應(yīng)用。學(xué)生通過(guò)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)最終可以獲得大數(shù)據(jù)、人工智能,金融科技等項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。


項(xiàng)目開題時(shí)間:2021-04-10


適合人群

  • 對(duì)金融工程、商業(yè)分析、大數(shù)據(jù)、人工智能等方向感興趣的學(xué)生
  • 要求有一定Python、算法知識(shí)基礎(chǔ)


導(dǎo)師介紹

Z老師

上海財(cái)經(jīng)大學(xué)副教授

  • 上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院 副教授 博士生導(dǎo)師MBA導(dǎo)師
  • 香港大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與精算學(xué)系 訪問(wèn)學(xué)者
  • 美國(guó)北卡州立大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)系 訪問(wèn)學(xué)者

研究方向:

大數(shù)據(jù)和人工智能商業(yè)分析,數(shù)據(jù)挖掘,深度學(xué)習(xí),金融量化投資,金融統(tǒng)計(jì)等

講授課程:

概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)(MBA課程)、人工智能和量化投資(MBA課程)等

在統(tǒng)計(jì)金融權(quán)威SCI/SSCI期刊上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文,包括《Biometrics》、《Economic Modelling》等。現(xiàn)擔(dān)任《Biometrics》、《Emerging Markets Finance and Trade》、《Annals of the Institute of Statistical Mathematics》、《系統(tǒng)工程與數(shù)學(xué)》等期刊匿名審稿人。主持國(guó)家自然基金項(xiàng)目等多項(xiàng)項(xiàng)目,受多個(gè)公司委托開展大數(shù)據(jù)和人工智能方向的橫向項(xiàng)目合作。


項(xiàng)目大綱

  • 大數(shù)據(jù)、人工智能導(dǎo)論:大數(shù)據(jù)與人工智能發(fā)展概況、理論和技術(shù)、實(shí)戰(zhàn)、商業(yè)價(jià)值導(dǎo)向的智能分析、大數(shù)據(jù)和人工智能公司模式與案例、AI+商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景及情景分析
  • Python金融大數(shù)據(jù)挖掘:金融數(shù)據(jù)讀取、Python獲取多只股票、Python資產(chǎn)收益率和風(fēng)險(xiǎn)、Python檢驗(yàn)分布和相關(guān)性、Python中國(guó)銀行股票數(shù)據(jù)可視化、Python資本資產(chǎn)定價(jià)(CAPM)模型
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)在金融房地產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用:深度學(xué)習(xí)與非深度學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、線性回歸與機(jī)器學(xué)習(xí)、集成算法(BaggingBoosting等)
  • 人工智能模型及其在金融信貸風(fēng)控領(lǐng)域中的應(yīng)用:金融風(fēng)控領(lǐng)域簡(jiǎn)介、傳統(tǒng)信用評(píng)分模型和大數(shù)據(jù)信貸、神經(jīng)元、感知機(jī)模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融信貸風(fēng)控領(lǐng)域中的應(yīng)用
  • 大數(shù)據(jù)、人工智能在金融投資中的應(yīng)用:人工智能在金融投資策略中的應(yīng)用及進(jìn)展、大數(shù)據(jù)人工智能算法研究量化投資策略
  • 項(xiàng)目答辯與點(diǎn)評(píng):學(xué)生項(xiàng)目匯報(bào)與答辯、導(dǎo)師點(diǎn)評(píng)與指導(dǎo)


時(shí)間安排與收獲

  • 20課時(shí)學(xué)術(shù)先修課+630課時(shí)小組科研+8課時(shí)英文論文指導(dǎo)
  • 3000字左右的課題報(bào)告
  • 主導(dǎo)師推薦信(8封網(wǎng)推)
  • 項(xiàng)目結(jié)業(yè)證書
  • 國(guó)外EI/CPCI級(jí)別國(guó)際會(huì)議全文論文投遞與發(fā)表(共同第一作者)

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