《Python金融大数据分析》课程标准.docx

1、金融大数据分析锦标灌开设院部金融学院课程负责人制（爹）订时间2023年8月Python金融大数据分析课程标准课程概况课程编码010301122040课程类别理实一体课开设院部金融学院考核性质考试适用专业金融服务与管理适用学期第三学期学分2学时32理论学时0实践学时32参与制（修）订企业编写执笔人审定人1 .课程定位1 .1课程性质本课程是长春金融高等专科学校金融学院智慧金融专业群的专业核心课程，是金融类专业学生毕业后从事各项工作应具备的基本技能。2 .2课程作用金融行业数据资源丰富，业务发展对数据依赖程度高，促使大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，也带来了金融行业对金融大数据人才需求的快

2、速增长。课程可以帮助学生适应数据采编、数据调研、数据产品助理等岗位，完成宏观、行业、上市企业以及金融产品相关数据采集、数据清洗、数据存储、统计汇总、简单数据报告撰写等工作。本课程还有助于学生获取1+X金融大数据处理职业等级证书，实现毕业证书与职业资格证书的“双证融通”。本课程对学生职业能力的培养和职业素质的养成起到主要支撑或明显促进作用，培养学生具有团队协作、人际交流、自信心、社会责任心、职业道德等社会能力，以及自我控制与管理、再学习、独立思考、分析问题和解决问题，运用现代科学技术等扩充知识和收集信息，提升知识和技能迁移等能力。1. 3课程衔接本课程开设在第二学期，其前导课程是金融学基础、会计

3、学基础、经济学基础等，学生应已理解并掌握基本的金融学理论、经济学理论及会计学理论；其后续课程是证券投资实务、小额信贷实务、个人理财等提供数据分析基础。2.课程设计2.1 课程设计理念结合先进教育理念及行业企业岗位职业能力需求分析，参照财贸经济大类岗位实际工作任务制定课程设计方案。课程总体设计以学生为主体，以职业工作过程为导向，以学习性工作任务为载体，从经济金融类工作岗位的各个角度出发，将大数据分析理念融入到课程，同时通过多渠道开展校企合作、工学结合的教材开发,开发相关配套课程资源，建立并及时更新专业教学资源库，并可通过网络利用教学及实训软件开展备课、学习、实训等教学活动。2. 2课程设计思路金

4、融大数据分析是一门相对较新的课程，处于建设完善之中，目前正积极与1+X证书制度改革对接，在保证学历证书的前提下，按照岗位技能要求，对现有授课内容进行整合，将“证书考试内容融入课程实践教学内容中。根据证书要求整合本课程，从而按照相关知识在实际职业工作中出现的频度、重要程度确定教学中的重点内容，将专项能力中频度高和要求掌握程度高者所对应的教学单元，低的转化为一般要求；将难度高的专项能力所对应的教学单元定为教学中的难点。课程中融入思政元素：在课程学习中，从大数据的运用的角度指引学生树立正确的人生观、价值观，教育学生树立诚实守信的品德。在专业教学中渗透社会主义核心价值观的理念，引导学生树立敬业精神，培

5、养学生用数据说话，诚信和团结协作的个人价值取向，从而实现“爱国、敬业、诚信、友善”的个人层面的价值观、“富强、民主、文明、和谐”的国家层面的价值观和“自由、平等、公正、法治”的社会层面的价值观。“岗课赛证”课程设计对应表岗位典型工作任务知识点职业技能竞赛职业技能等级证书/职业资格证书数据米编采集数据清洗数据利用数据库、统计年鉴、统计公报、行业报告等获取数据；利用python进行静态网页爬虫获取数据；按照横截面数据、时间序列数据、面板数据的结构整理数据，并对数据进行清洗。大学生金融科技应用创新能力竞赛全国大学生金融科技创新能力大赛1+X金融大数据处理职业等级证书金融数据分析师撰写数据分析报告分析

6、数据特征；数据可视化；关联规则分析。大学生金融科技应用创新能力竞赛全国大学生金融科技创新能力大赛1+X金融大数据处理职业等级证书3. 课程目标3.1 总体目标本课程秉持“遵循法规、校企合作、工学结合”的教学设计理念，以职业能力为本位，以工作过程为主导，以校企合作为路径，融“教、学、考、做”为一体的理论与实践相结合教学模式。教学通过单元导入、学生操作、教师示范、归纳总结、能力实训等五个环节循序渐进，让学生以职业人身份进行业务操作，突出学生主体地位，让学生在做中学，让教师在做中教，融“教、学、做”为一体。3.2 具体目标1 .2.1思政育人目标3 .2.1.1宏观层面（1）具备富强、民主、文明、和

7、谐等价值目标；（2）具备自由、平等、公正、法治等价值取向；（3）具备爱国、敬业、诚信、友善等价值准则：（4）具备成为高素质金融人才的远大职业目标，正确使用数据分析方法。3.3 2.1.2中观层面（1）具备民族团结、社会责任情感等；（2）具备社会主义公民道德、社会公德和家庭美德意识等；（3）具备求实的科学态度、积极的生活态度等；（4）具备社会责任感和社会主义核心价值观，树立中国梦的远大理想。3. 2.1.3微观层面（1）具有良好的职业道德和职业素养；（2）崇德向善、诚实守信、爱岗敬业，具有精益求精的工匠精神；（3）尊重劳动、热爱劳动，具有较强的实践能力；（4）具有质量意识、绿色环保意识、安全意识

8、信息素养、创新精神；（5）具有较强的集体意识和团队合作精神，能够进行有效的人际沟通和协作，与社会、自然和谐共处；（6）具有职业生涯规划意识。3. 2.2工作任务目标（1）知识目标1 ,正确认识大数据的内涵、特征及应用等相关知识。2 .掌握数据分析的基本思路，掌握利用EXCe1、PythOn等软件进行数据处理和分析的基本方法。3 .掌握宏观数据、行业数据和上市公司数据的采集方法，掌握金融数据可视化的基本方法，能够绘制柱形图、折线图、饼图、组合图及动态图表。4 .掌握撰写数据分析报告的思路和方法。（2）素质目标L具有团队精神和协作精神，能与工商、银行、税务、中介服务、客户等单位建立良好、持久的关

9、系。2 .具有严谨、诚信的职业品质和良好的职业道德，具有良好的心理素质。3 .具有良好的职业道德风尚和严谨的工作态度。3 .2.3职业能力目标1 .能够根据不同类型的数据选择合适的指标对其进行分析。2 .能够利用恰当、美观的图表对数据进行可视化分析。3 .能够按照要求撰写数据分析准确、内容详实、结构完整、排版美观的数据分析报告。4 .课程内容设计与要求4.1 课程教学内容本课程作为金融学院各专业的核心课程，课程组教师根据金融专业人才培养目标及岗位能力需求的特点，秉承任务导向,任务驱动,工学结合的理念，以学生为主体，以职业工作过程为导向，以学习性工作任务为载体,进行课程整体设计与实施,准确定位课

10、程目标、精心构思与设计教学内容结构与能力训练任务。按照金融大数据分析的思路演化将本课程分为五个任务：金融大数据分析的导论、数值特征和数据结构、金融数据采集及可视化分析、撰写数据分析报告、关联规则分析。同时本课程融合了1+X认证考试相关内容，拓展了学生的实务操作能力，也夯实了相关理论基础。此外在授课过程中也更加注重学生的职业操守方面的教育，引导学生树立诚信为本，操守为重，坚持准则，不做假账的价值观。教学单元与学时分配表序号教学单元名称讲授（学时）实践（学时）讨论（学时）其他（学时）1项目一采集金融数据102项目二金融数据可视化83项目三金融数据的描述性统计分析64项目四金融数据的关联分析8合计共

11、32课时324 .2教学单元设计教学单元（情境）项目一采集金融数据总学时10单元思政育人目标1培养学生具备求实的科学态度，追求金融数据的真实性2 .培养学生具有严谨的态度，数据来源明确、权威3 .遵守职业操守，严守法律底线，具有数据安全与保密意识教学单元内容或情境学习内容素质目标知识目标能力目标活动设计任务一采集宏观数据1 .教育引导学生树立共产主义远大理想和中国特色社会主义共同理想2 .加强学生的法律意识，坚决反对数据造假1 .掌握国家统计局数据库采集数据的方法2 .熟悉AI采集宏观数据的方法能够根据工作要求，获取所需要的数据1 .教师讲解演练2 .学生听讲动手实践3 .完成宏观数据采集表思

12、政专题：通过宏观数据采集表，引导学生发现我国经济发展水平不断提升的现实，增强学生的爱国主义情怀任务二采集行业数据1 .实事求是的精神2 .通过金融行业数据了解金融服务人民的本质1 .掌握政府部门网站采集数据的方法2 .熟悉行业网站采集数据的方法3 .熟悉AI采集宏观数据的方法能够根据工作要求，获取所需要的数据1 .教师讲解演练2 .学生听讲动手实践3 .完成金融行业数据采集表思政专题：引导学生探索金融行业数据采集表，金融服务人民，为人民服务的实质任务三直接采集网页数据1 .实事求是的精神2 .具有严谨的态度，数据来源明确、权威3 .遵守职业操守，严守法律底线，具有数据安全与保密意识掌握pyth

13、on中网页文本库采集数据的思路和方法能够根据工作要求，获取所需要的数据1 .教师讲解演练2 .学生听讲动手实践3 .将采集的数据保存到本地思政专题：科技发展提高了我们的工作效率，有助于改善我们的生活任务三禾IJ用AKshare开源财经数据接口库间接采集财经网站金融数据2 .具有严谨的态度，数据来源明确、权威3 .遵守职业操守，严守法律底线，具有数据安全与保密意识1 .掌握python中第三方库AKshare采集行业板块数据的思路和方法2 .掌握AKshare采集行业板块成分股票数据的思路和方法能够根据工作要求，获取所需要的数据1 .教师讲解演练2 .学生听讲动手实践3 .将采集的数据保存到本地

14、思政专题：科技发展提高了我们的工作效率，有助于改善我们的生活工作任务通过课程引领学生达成上述素质目标、知识目标、能力目标。教学条件含校内、校外实验实训室教学重点、难点重点：1 .利用网页文本库采集数据，重点讲解将爬取的数据保存到本地的两种思路2 .AKshare库的重点是理解获取数据的接口代码，与标准库和文本库采集数据的思路和方法结合，获取数据。难点：1 .学生缺少编程基础和Python基础，较难理解代码编写逻辑2 .学生英语水平普遍较差，较难理解代码含义3 .学生缺少打字方面的锻炼，敲代码速度较慢育人案例引用通过利用python网页文本库一一AKshare采集数据的过程，体会科学发展、技术发

15、展的过程和意义。教学方法采用案例教学法、任务驱动法、团队合作法等教学策略基于学生认识问题的规律开展教学设计，采用案例教学法、任务驱动法、团队合作法，设计层层递进的教学内容和教学环节，对应教学阶段，确定任务目标教学单元(情境)项目二金融数据可视化总学时8单元思政育人目标L培养学生具有严谨的态度，在进行金融数据可视化展示时，能够准确、清晰的选择可视化方式帮助决策。2.培养学生创新的可视化设计思维，能够精益求精，以更直观、生动地展示金融数据的特点和趋势教学单元内容或情境学习内容素质目标知识目标能力目标活动设计任务一绘制树形图1 .具有探索数据的基本素养2 .具有美学素养1 .熟悉plotly.exp

16、ress.treemap()的主要参数名称及作用2 .熟悉处理数据的方法3 .掌握绘制树形图的1 .能够根据实际需要，绘制树形图辅助分析2 .能够正确读取树形图的信息1 .教师讲解演练2 .学生听讲动手实践3 .引导学生讨论，挖掘树形图信息思政专题：学生自主给柱形图着方法4.掌握解读树形图的方法色，评选学生心中最美的图任务二绘制柱形图1 .具有探索数据的基本素养2 .通过修饰柱形图培养学生的美学素养3 .通过柱形图了解中国特色社会主义市场经济发展1 .熟悉plotly.express.bar()的主要参数名称及作用2 .掌握绘制简单柱形图的方法3 .掌握绘制分组柱形图的方法4 .掌握绘制动态柱

17、形图的方法1.能够根据根据实际需要，绘制柱形图辅助分析2.能够正确读取柱形图的信息1.教师讲解演练2.学生听讲动手实践3.引导学生讨论，挖掘柱形图信息思政专题：由学生采集并处理我国、美国和洪都拉斯的人均GDP数据，绘制动态条形图，通过图形变化，增强学生对我们伟大祖国改革开放以来发展取得成就的自豪感工作任务通过课程引领学生达成上述素质目标、知识目标、能力目标。教学条件含校内、校外实验实训室教学重点、难点重点：1 .plotly.express.treemap()的参数及作用2 .plotly.express.bar()的参数及作用难点：1 .学生缺少编程基础和PythOn基础，较难理解代码编写逻

18、辑2 .学生英语水平普遍较差，较难理解代码含义3 .学生缺少打字方面的锻炼，敲代码速度较慢育人案例引用通过绘制树形图和柱形图挖掘金融数据所隐藏的信息，科学、合理且有效，能够让学生感受数据分析的作用和意义，进而崇尚科学，严谨、诚信。教学方法采用案例教学法、任务驱动法、团队合作法等教学策略基于学生认识问题的规律开展教学设计，采用案例教学法、任务驱动法、团队合作法，设计层层递进的教学内容和教学环节，对应教学阶段，确定任务目标教学单元(情境)项目三金融数据的描述性统计分析总学时6单元思政育人目标1 .培养学生具备求实的科学态度2 .培养严谨的数据处理习惯3 .引导学生树立正确的数据分析观念教学单元内容

19、或情境学习内容素质目标知识目标能力目标活动设计任务一描述收益率的统计量树立正确的数据分析观念，让学生认识到数据分析不仅仅是技术操作，更是一种科学的思维方式1 .掌握期望收益的含义和计算方法2 .掌握投资风险的含义和计算方法3 .了解偏度和峰度的含义和计算方法1 .能够利用python计算期望收益、投资风险、偏度和峰度2 .能够正确解读期望收益、投资风险、偏度和峰度1 .计算练习：期望收益、投资风险2 .思政专题：通过描述性统计分析认识数据规律，培养学生做决策有理可依任务二描述收益的分布特征树立正确的数据分析观念，让学生认识到数据分析不仅仅是技术操作，更是一种科学的思维方式1 .了解正态分布的形

20、式和检验方法2 .了解T分布的形式和检验方法能够利用python对金融数据的分布特征进行判断1 .课堂讨论：讨论所给的分布图形分别是什么分布2 .思政专题：通过数据的分布特征认识数据规律,培养学生做决策有理可依任务三投资收益的区间估计引导学生树立正确的价值观和职业观，使其认识到金融数据分析工作不仅是为了个人的职业发展，更是为了服务国家经济建设和社会发展1.掌握标准差已知的区间估计2.掌握标准差未知的区间估计能够根据金融数据做出收益率的区间估计1 .计算练习：对给定的金融数据做出收益率的区间估计2 .思政专题：由学生采集自己的目标股票,计算改目标股票收益率的区间估计,辅助投资决策工作任务通过课程

21、引领学生达成上述素质目标、知识目标、能力目标。教学条件含校内、校外实验实训室教学重点、难点重点：投资收益的描述性统计分析和区间估计难点：投资收益率的区间估计育人案例引用风险投资案例教学方法采用案例教学法、任务驱动法、团队合作法等教学策略基于学生认识问题的规律开展教学设计，采用案例教学法、任务驱动法、团队合作法，设计层层递进的教学内容和教学环节，对应教学阶段，确定任务目标教学单元（情境）项目四金融数据关联规则分析总学时8单元思政育人目标1 .培养学生系统性的思维方式，认识到世界是普遍联系的2 .培养学生的社会责任感和职业素养，使学生认识到作为金融从业者，需要关注金融市场的稳定和发展，为社会经济的

22、健康发展做出贡献教学单元内容或情境学习内容素质目标知识目标能力目标活动设计任务一关联规则的理论与算法引导学生使用系统性的思维方式去思考金融问题，认识到世界是普遍联系的1 .了解关联的内涵2 .熟悉关联规则分析的主要内容3 .理解关联规则分析的算法能够理解关联规则分析的作用和算法逻辑，为解读关联规则结果提供支撑1 .计算练习：计算支持度、置信度、提升度2 .思政专题：啤酒和纸尿裤的故事任务二关联规则分析的python实践培养学生的实践能力和应用能力，使学生能够将所学的知识和技能应用于实际工作中，为金融行业的发展做出贡献掌握python做关联规则分析的基本操作1 .能够利用python做关联规则分

23、析2 .能够正确解读python输出的关联规则结果思政专题：介绍我国民族企业TikTok在美国遭受全面打压的案例，主要介绍TikTok推荐算法独步天下工作任务通过课程引领学生达成上述素质目标、知识目标、能力目标。教学条件含校内、校外实验实训室教学重点、难点重点：支持度、置信度和提升度的含义和Python分析过程难点：正确解读支持度、置信度和提升度，以便找到关联规则和频繁项集育人案例引用在APriori算法中，计算频繁项集需要多次重复计算，引导学生“成功不是一蹴而就的，需要多维度培养和锻炼自己的耐心”，强调工匠精神的重要性。教学方法采用案例教学法、任务驱动法、团队合作法等教学策略基于学生认识问题

24、的规律开展教学设计，采用案例教学法、任务驱动法、团队合作法，设计层层递进的教学内容和教学环节，对应教学阶段，确定任务目标5 .教学考核评价5.1 课程考核成绩构成课程考核成绩构成表考核形式考试课程类型理实一体化课程成绩类别（分值比例）序号考核任务分值成绩占比平时(60%)1课堂学习情况10050%2上机实训10050%期末（比例40%）1实践形式100100%5.2 平时成绩考核内容及评分标准平时成绩考核内容及评分标准序号考核任务与形式考核要求评分标准1课堂学习情况出勤情况根据考勤表认定，听讲情况、回答问题情况、课堂纪律等表现迟到或早退一次扣0.5分，请假1课时扣0.5分，旷课1课时扣1分，违

25、纪一次，扣2分，扣至零分为止2上机实训实训出勤情况、实务上机操作情况根据实训出勤、技能操作成绩评定。5.3 期末考核成绩内容及评分标准期末考核成绩内容及评分标准序号考核任务及形式总分考核内容评分标准1绘制树形图（实践）1001.AKshare采集数据202.选择并处理数据303.绘制行业板块股票树形图502投资收益的描述性统计分析（实践）1001.计算股票的期望收益、风险、偏度和峰度402.分析股票的分布特征303.对标的股票的收益率做区间估计30考核形式实践考试6 .课程团队6.1 课程标准开发团队课程负责人和任课教师为同一人。该教师为经济学硕士，曾经在大型装备制造企业从事经营管理工作5年，

26、能够从企业需求和社会需求的角度讲授课程。6 .2授课教师团队目前课程仅针对互联网金融专业开设，课程负责人和任课教师为同一人。该教师为经济学硕士，曾经在大型装备制造企业从事经营管理工作5年，能够从企业需求和社会需求的角度讲授课程。该教师具有中级统计资格和中级经济师资格，是省级双师和校级双师。7 .实践条件7.1 校内实践条件1 .专业教室满足电源、光照、温控、安全条件，配置课桌椅、黑板、基本教具、网络接口或网络环境，能满足线上线下多种混合教学模式的需要。2 .学院现有模拟银行、国际金融实训室、证券投资实训室、保险业务实训室、个人理财实训室和金融研究中心等6个校内实验室，生均实训设备充裕，达2.1

27、台/人，实训耗材有充分保障。3 .建立网络教学平台，能够通过现代信息技术手段开展教学，专业群核心课均应具有能够通过网络教学平台与学生实施线上线下教学互动的功能。7 .2校外实践条件现有光大银行、吉林银行、吉林九台农商行、安信证券、中国人寿保险公司等24家校外实训基地，能提供学生实习的部门岗位，满足专业学生进行跟岗实习、顶岗实习教学活动的有效开展，提供行业兼职指导教师指导学生，能通过观察、体验、接触等方式完成实习目的。8 .教学资源8.1 教材资源现在市面上尚且没有适合高职高专学生的金融大数据处理与分析的教材。授课教师根据高职高专学校学生现有的知识水平，结合l+x金融大数据处理职业技能等级证书的考试要求及行业需求，制定适合学生学习的讲义，帮助学生们更好的学习。讲义中以理论和案例分析为主，按照由浅入深、由由表及里的思路进行设计。通过2018级和2019级学生的学习反馈，本课程的讲义能够满足学生的需求，学生较为满意。8 .2信息化资源课程采用幻灯片讲解和计算机演练相结合的方式，让学生先理论学习，再实际上机演练，以达到较好的学习效果。为了学生自主学习，本课程提供学习通教学资源，学生可登录学习通找到章节内容进行学习或复习。9 .其他说明本课程可对接深圳希施玛数据科技有限公司的1+X金融大数据处理职业技能等级证书，尚未开展学生考证工作。