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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

項目背景

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


項目介紹

本項目通過學習大數(shù)據(jù)、人工智能等相關(guān)基礎(chǔ)知識,帶領(lǐng)學員掌握機器學習和深度學習等內(nèi)容,通過多維度的案例分析,如基于python股票數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、人工智能和金融科技,并進一步分析其理論性質(zhì),研究其在各行業(yè)中的應(yīng)用。學生通過項目實戰(zhàn)最終可以獲得大數(shù)據(jù)、人工智能,金融科技等項目經(jīng)驗。


項目開題時間:2021-04-10


適合人群

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


導師介紹

Z老師

上海財經(jīng)大學副教授

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

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,深度學習,金融量化投資,金融統(tǒng)計等

講授課程:

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

在統(tǒng)計金融權(quán)威SCI/SSCI期刊上發(fā)表多篇學術(shù)論文,包括《Biometrics》、《Economic Modelling》等?,F(xiàn)擔任《Biometrics》、《Emerging Markets Finance and Trade》、《Annals of the Institute of Statistical Mathematics》、《系統(tǒng)工程與數(shù)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(shù)據(jù)和人工智能方向的橫向項目合作。


項目大綱

  • 大數(shù)據(jù)、人工智能導論:大數(shù)據(jù)與人工智能發(fā)展概況、理論和技術(shù)、實戰(zhàn)、商業(yè)價值導向的智能分析、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)收益率和風險、Python檢驗分布和相關(guān)性、Python中國銀行股票數(shù)據(jù)可視化、Python資本資產(chǎn)定價(CAPM)模型
  • 機器學習在金融房地產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用:深度學習與非深度學習、有監(jiān)督學習、線性回歸與機器學習、集成算法(BaggingBoosting等)
  • 人工智能模型及其在金融信貸風控領(lǐng)域中的應(yīng)用:金融風控領(lǐng)域簡介、傳統(tǒng)信用評分模型和大數(shù)據(jù)信貸、神經(jīng)元、感知機模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融信貸風控領(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)用及進展、大數(shù)據(jù)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(shù)先修課+630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(wǎng)推)
  • 項目結(jié)業(yè)證書
  • 國外EI/CPCI級別國際會議全文論文投遞與發(fā)表(共同第一作者)

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