本科课程教学大纲.docx

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1、本科课程教学大纲一、课程基本情况课程编号00740262课程代号开课单位计算机科学与技术系课程名称中文名称工业数据挖掘与分析英文名称Industrial Data Mining and Analysis教学目标1）掌握网络产品设计与数据分析的基本思想方法 2）在互联网思维指导下，开展初级的产品设计工作3） 3）培养未来的网络(移动互联网)产品经理 预期学习成效(1)掌握互联网产品设计的基本方法 (2)能够独立开展对于互联网产品的设计与评价课程负责人徐华，副教授课程团队 徐华 学分学时学分2总学时(教学+实践)32学时安排 20 / 12 / 12 (授课/实践/课外)课程分类本科课程类型全校性

2、选修课授课语种中文课程特色考核方式考试（） 考查（）教材及参考书 1人人都是产品经理.苏杰,电子工业出版社，2014年9月第三版,ISBN: 978-7-121-24295-3 2移动设计,傅小贞，胡甲超，郑元拢,电子工业出版社, 2013年7月. ISBN: 978-7-121-20486-9 3杰出产品经理,唐杰,机械工业出版社, 2016年7月. ISBN: 978-7-111-54372-5 先修要求无适用院系及专业全校所有专业本科生和研究生二、课程内容简介 2016年春节学期开始，工业数据挖掘与分析的讲授内容将做重大调整，主要针对当前互联网领域产品的快速发展变化，重点讲授“网络产品设

3、计与数据分析”相关方面的内容。本课程将从移动互联网产品设计为切入口，讲授网络产品的设计及其基本知识，并贯穿讲授如何采用 数据挖掘和分析的方法帮助我们完成一款优秀的网络产品设计的思想。 本课程主要针对未来立志从事网络产品设计与研发的同学而开设，全校本科生和研究生均可选学。 本课程从2018年春季学期开始，获得微软云全球Top30高校创新人才培养计划支持。微软公司将甄选互联网资深产品经理分享产品设计心得。同时课程将继续邀请58同城资深产品总监，网易产品总监，腾讯产品总监分享互联网产品设计的心得。Course Description三、成绩评定标准所占比例%教学考核：最终成绩 = 课程作业(平时作业

4、+大作业) * 50% + 课程考试(独立开卷) * 50% 1）开卷考试 2）实验考核：各自作业的讨论考核四、教学安排第几讲主要内容教学要素教学时数实验时数课外学时（与每讲对应）活动内容每讲时数11）网络产品设计内容讲授2）网络产品设计课程大作业讲授(LEC)2012调研12合计教学时数： 20 实验时数： 12 课外学时：12本科课程教学大纲一、课程基本情况课程编号01510152课程代号开课单位基础工业训练中心课程名称中文名称现代加工技术与实践英文名称Technology and Practice of Non-conventional Machining教学目标现代加工方法的知识层面、

5、实践能力层面和创新能力的培养预期学习成效使学生对现代加工方法的理论和工程应用基本知识，并了解相应工程的产生与发展，并锻炼工程创新能力和意识。课程负责人徐伟国课程团队 徐伟国 学分学时学分2总学时(教学+实践)32学时安排 8 / 12 / 32 (授课/实践/课外)课程分类本科课程类型全校性选修课授课语种中文课程特色实践课考核方式考试（） 考查（）教材及参考书 1.精密与特种加工，张建华编著，机械工业出版社，2003年； 2.精密和超精密加工技术，袁哲俊、王先逵编，机械工业出版社； 3.特种加工，刘晋春、赵家齐、赵万生编，机械工业出版社； 4.先进电火花加工技术，赵万生著，国防工业出版社，20

6、03年10月； 5.超声加工技术，主编 曹凤国，化学工业出版社，2005年1月。 先修要求无适用院系及专业适用工程学科的各个专业二、课程内容简介现代加工技术包括理论、实践和讨论内容。 1. 课程理论内容是电火花成形与穿孔加工、电火花线切割加工、电化学加工、激光加工、超声波加工、电子束和离子束加工、快速成形、水射流切割和等离子弧切割等等一系列新型的工艺方法。 2. 课程实践内容是结合小型的项目制作，使得学生熟悉现代加工技术的技术及文化内涵； 3. 课程讨论内容让学生参与教师导引的课堂讨论，从而锻炼学生的实践能力和创新能力。 Course DescriptionNon-conventional M

7、achining technology including theory, practice and discussion content. 1.Curriculum theory content is electric spark forming and hole machining, electric spark linear cutting processing, electrochemical machining, laser processing, ultrasonic processing, electron beam and ion beam processing, rapid

8、prototyping, water jet cutting and plasma arc cutting and so on a series of new type of process method. 2.Course practice content is combined with small project production, make the students familiar with modern processing technology and culture connotation; 3.The course discussion content to let th

9、e students to participate in teachers guidance of class discussion, thus exercise students practice ability and innovation ability. 三、成绩评定标准所占比例%1）作业 2）文献调研 3）实验考勤 4）小组答辩 四、教学安排第几讲主要内容教学要素教学时数实验时数课外学时（与每讲对应）活动内容每讲时数1第01章 概论+激光加工+电子束+离子束讲授(LEC)20阅读22第02章 电加工讲授(LEC)30阅读33第03章 快速成型（3D打印）讲授(LEC)30阅读34第0

10、4章 消失模铸造讲授(LEC)30阅读35第05章 机器人与焊接讲授(LEC)30阅读36第06章 智能检测案例教学(CAS)30阅读37第07章 实验1实验(LAB)02调研28第08章 实验2实验(LAB)02调研29第09章 实验3实验(LAB)02调研210第10章 实验4实验(LAB)02调研211第11章 实验5实验(LAB)02调研212第12章 实验6实验(LAB)02调研213文献答辩讲授(LEC)30调研3合计教学时数： 20 实验时数： 12 课外学时：32本科课程教学大纲一、课程基本情况课程编号01510162课程代号开课单位基础工业训练中心课程名称中文名称制造工程体验

11、英文名称Experience of Manufacturing Engineering 教学目标了解工程制造的基本方法，体验实际产品的生产制造过程，了解工程要素和工程素养的组成，了解工程文化的内涵，增强工程设计、工程制作和工程管理的综合素质。引导学生树立正确的劳动观；从知识、技术、思维、系统、实践等多个维度培养工程思维；传授现代工程制造的一般知识。预期学习成效能够初步运用工程知识、技术和技能解决问题能力；通过现代学科工具理解广义工程技术活动能力；对于广义工程技术问题，能够初步理解设计系统、组装、调试与处理问题的能力；能够在技术和非技术环境下，可以应用书面、口头和图形化进行交流沟通和表达能力；能

12、够在团队协作中有效发挥个体作用能力；具有正确辨别和使用技术文献的能力；具有对从事专业和道德责任的理解和承诺；能够具备对工程技术解决方案的影响有初步认识能力。课程负责人李双寿课程团队 徐伟国、姚启明、林蔚然、汤彬、杨建新、杜平、李璠、周晋、彭世广、王健美、董宝光、李睿、左晶、韦思健、陈震、初晓、王群、王德宇、王蓓蓓、张秀海、王豫明、朱丽君、杨忠昌、高建兴、马运、高党寻、罗勇、张余益、郭薇、王佐、章屹松、郭敏、马晓东 学分学时学分2总学时(教学+实践)64学时安排 16 / 48 / 32 (授课/实践/课外)课程分类本科课程类型全校性选修课授课语种中文课程特色文化素质核心课,文化素质课,通识选修

13、课考核方式考试（） 考查（）教材及参考书 参考书：金属工艺学实习（非机类），第3版，严绍华主编，清华大学出版社 先修要求无适用院系及专业全校各院系各专业本科生二、课程内容简介本课程面向全校不同院系本科生，重点培养工程思维。课程通过在真实制造场景下制造全生命周期的体验，传授现代制造工程知识、培养工程思维和素养、塑造创造性劳动价值观。 课程由工程思维讲座、模块化工程实践单元组成。工程思维讲座贯穿课程，内容涵盖制造模式、设计思维、系统创新方法、设计与工艺、智能制造系统、工程伦理等内容。模块化工程实践单元以真实产品为驱动，由学生根据专业背景和兴趣自主选择。学生通过自主产品制造实践，体验各种制造技术与方

14、法，包括设计与原型开发（包括木工钳工、激光加工、3D打印、电子设计与制造、VR/AR等）、成形制造（包括3D打印精密铸造、消失模铸造、机器人焊接等）、机械制造（包括多轴加工、数控加工、特种加工等）、智能制造（包括智能加工、智能装配、智能检测、智能物流）、人工智能（包括机器识别、大数据分析、工业云平台等）等，并完成产品分析报告。Course DescriptionThis course is made available for students from different departments of the Tsinghua University, focusing on the cult

15、ivation of Engineering Thinking. The course is designed to teach modern manufacturing engineering knowledge, cultivate engineering thinking and quality, and shape creative labor values, through the experience of product life-cycle in the real manufacturing scene. The course is composed of “engineeri

16、ng thinking lectures” and “modular engineering practice units”. The engineering thinking lecture runs through the course, covering manufacturing mode, design thinking, system innovation method, design and technology, intelligent manufacturing system, engineering ethics and other contents. The modula

17、r engineering practice unit is driven by real products, which is chosen by students according to their disciplines background and interests. Students experience various manufacturing technologies and methods by their own product manufacturing practice, which including Design and Prototype developmen

18、t (including carpenter, benchwork, laser processing, 3D printing, electronic design and manufacturing, VR / AR, etc.), Forming Manufacturing (including 3D printing precision casting, EPC, robot welding, etc.), Mechanical Manufacturing (including multi-axis processing, Numerical Control processing, o

19、n-traditional machining, etc.) Intelligent Manufacturing (including intelligent processing, intelligent assembly, intelligent detection, intelligent logistics), Artificial Intelligence (including machine identification, big data analysis, industrial cloud platform, etc.). At last, student must compl

20、ete product analysis report.三、成绩评定标准所占比例%课程成绩评定采用等级制。成绩评定由平时制造实践操作考核60%、产品（或项目）完成度20%和产品分析报告20%组成。四、教学安排第几讲主要内容教学要素教学时数实验时数课外学时（与每讲对应）活动内容每讲时数1制造工程体验概论课。介绍课程教学目标、教学要求等，讲授现代制造工程发展现状。10余个课程单元模块的负责老师介绍单元内容。每个单元模块以1到2个产品为主线，在一个学期完成设计和制造。学生根据兴趣定制自己的教学单元模块。根据学生选课情况进行小班分组。讲授(LEC)13阅读22多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选

21、择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读23多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。

22、推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读24多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器

23、学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读25多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转

24、LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读26多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法

25、、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读27多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读28多个单元模块实践教

26、学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读29多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识

27、讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读210多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔

28、、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读211多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊

29、坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读212多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模

30、式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读213多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC

31、)13阅读214多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读215多个单元模块实践教学同时展开。以学生自主选择的产品为主线，进行设计与原型开发；

32、各种加工工艺应用和制造技术实践；通识讲座与实践教学相互融合。推荐选择的单元模块产品：智能物流小车、个性化首饰、蓝牙无线音箱、文创笔、指尖陀螺、创意台灯、机器学习与智能硬件、桌面吸尘器、个性化木工产品（拇指琴、调音小锤、树脂吊坠、DLY创意耳环等）、旋转LED桌面芭蕾、创意尤克里里、文创纹饰铜镜等。通识讲座主题：生产模式演变、设计思维、技术创新方法、材料思维、能源利用技术、设计到制造、智能制造系统。讲授(LEC)13阅读216学生和老师就课程内容进行多方面交流；课后，学生们根据课堂讲授和实践内容、课外阅读和自己搜集到的资料，完成产品分析报告。讲授(LEC)13阅读2合计教学时数： 16 实验时数

33、： 48 课外学时：32本科课程教学大纲一、课程基本情况课程编号01510243课程代号开课单位基础工业训练中心课程名称中文名称大数据与机器智能英文名称Big Data and Machine Intelligence教学目标宏观： 通过各项技术的讲授和实践，为学生理清产业发展方向，拓展对产业的认识视野。 介观： 学习计算机系统的基本原理。 实践计算机系统-实验。 微观： 学习大数据系统的原理与技术，在实践中运用大数据技术。 学习大数据智能的理论，了解大数据系统与机器智能的相辅相成的关系，在实践中运用机器智能技术。预期学习成效基于Python语言的学习，掌握数据管理语言SQL，掌握大数据平台，

34、掌握TensorFlow机器学习库，进行数据管理，数据处理与分析，训练模型,并部署应用模型。课程负责人陈震课程团队 陈震 学分学时学分3总学时(教学+实践)48学时安排 32 / 16 / 48 (授课/实践/课外)课程分类本科课程类型全校性选修课授课语种中文课程特色文化素质课,实践课考核方式考试（） 考查（）教材及参考书 1. Jeff Ullman et al., Database Systems: The complete book, 2008. 2. Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, Deep Learning, MIT P

35、ress, 2016. 先修要求有一门编程语言基础。 适用院系及专业全校二、课程内容简介随着计算设备的普及与网络技术的发展，各行各业的数据量都在急剧增长，大数据的管理和应用的科学问题应运而生。 如何有效的处理分析大数据，是挖据大数据的大价值的服务： （1）需要对数据友好的程序语言的支持，如Python等； （2）需要对数据管理的操作语言，如SQL语言； （3）需要对数据分析处理的机器学习工具，比如TensorFlow等。 课程以Python语言为基础，帮助同学们掌握SQL语言和TensorFlow机器学习库，从实践中认识数据管理理论，大数据架构的现状与进展。通过课程项目，实践语音识别、计算机视

36、觉的机器感知等智能应用。Course DescriptionThis Course is teaching data mangement, machine learning and deep learning with TensorFlow. We teach SQL language and Tensorflow with Python. Then we use TensroFlow to train and deploy a deep learning model for audio recognition brewed with our dataset. We give an Andro

37、id application project for speech recognition with TensorFlow library. We also instruct student to learn Computer vison based on TensorFlow with our own dataset. 三、成绩评定标准所占比例%考察。分数分为平时成绩与项目成绩。四、教学安排第几讲主要内容教学要素教学时数实验时数课外学时（与每讲对应）活动内容每讲时数1Python语言初步，Python计算Pi；Python语言基础I，基本数据结构，文件操作。讲授(LEC)21阅读42Pyth

38、on语言基础II，类和包，项目组织；算法基础I，大数相乘，插入排序算法；算法基础II，快速排序，中值与选择，桶排序。实验(LAB)41阅读63数据结构I，树结构，平衡树，B+树；数据结构II，哈希表与哈希函数族；讲授(LEC)42自学64数据系统原理；数据管理基础：SQL_I；数据管理进阶：SQL_II；实验(LAB)42报告65数据管理高级：数据系统实现，B+树索引，IO模型，外部合并排序EMS，连接运算，关系代数；讲授(LEC)42报告66深度学习1：人工神经元，网络训练；TensorFlow初步：激活函数numpy实现；Tensor运算，逻辑回归与线性回归；实验(LAB)42报告67深度

39、学习2：计算图，自动微分卷积网络与循环网络；python语音，ASR语音识别，CTC技术；深度学习-声控实践；讲授(LEC)32报告68计算机视觉原理；计算机视觉实践OpenCV；对象检测CV-OD，技术指标与实现原理；TensorFlow2高级实践，对象检测实验；实验(LAB)32报告49产业调研研讨会(COL)42调研4合计教学时数： 32 实验时数： 16 课外学时：48本科课程教学大纲一、课程基本情况课程编号01510313课程代号开课单位基础工业训练中心课程名称中文名称金融大数据与量化分析英文名称Financial Big Data and Quantitative Analytic

40、s教学目标基于Python语言的学习，通过讲课和专题研讨，熟悉掌握金融大数据系统和工具，并能够使用这些工具来建模和分析金融大数据。 了解市场投资的基本概念，数据掌握基本的数据分析方法和工具，具备使用工具对数据建模和分析。 通过实践课程搭建数据分析模型和策略，并采用大量的历史数据和实时数据验证策略有效性。预期学习成效完成本课程的学习后，学生首先对金融大数据的系统和工具有了基本认识，并能够使用这些工具来 建模和分析金融大数据。另外，学生对市场的投资理论和模型形成基本的概念，并具备了搭建、验 证和使用量化数据分析模型的能力。 通过课外阅读和调研，掌握金融工程的基础理论工具，形成学习研究报告。最后，学

41、生通过实践环 节，设计自己的模型或其它种类的策略，采用历史数据和实时行情验证策略的有效性。课程负责人陈震课程团队 陈震 学分学时学分3总学时(教学+实践)48学时安排 32 / 16 / 48 (授课/实践/课外)课程分类本科课程类型全校性选修课授课语种中文课程特色文化素质课考核方式考试（） 考查（）教材及参考书 1 Python金融大数据分析，伊夫希尔皮斯科（Yves Hilpisch）著，姚军 译，人民邮电出版社，2015. 2 算法交易：制胜策略与原理, Ernest P.Chan, Algorithmic Trading:Winning Strategies and Their Rat

42、ionale，机械工业出版社，2017. 先修要求有一门编程语言基础。有概率论、高数、统计学、线性代数等基础更好。适用院系及专业全校本科学生二、课程内容简介金融大数据是金融行业与大数据产业的一个交叉领域，是目前产业界一个热点，与之相关的是计算机体系架构、数据管理与分析和金融应用与开发。量化投资在国外已经有数十年的历程，而在国内兴起还不到十年。这是一个极具挑战的领域。金融大数据与量化分析，结合了数理统计、金 融理论、社会学、心理学等多学科的精华，同时特别注重实践。由于市场博弈参与个体的差异性 和群体效应的复杂性，使得该学科极具挑战与重大的机遇的特点。 通过本课程的学习，学习大数据与系统分析的方法

43、和工具，帮助学生理解市场行为的原理，通过 数据分析和模型的搭建，掌握市场数据分析方法和工具。最后，通过实践搭建模型和算法，采用 历史数据，验证策略的有效性，并且通过实时数据进行评测。Course DescriptionFinancial data analysis is a cross-discipline, which combines the financial industry and Big Data industry. It is a excited Field at present, with the relevant computer system architecture, d

44、ata management and analysis and financial applications and development. Quantitative investment have been decades of history in western countries, and was popular in the China less than ten years. This is a very challenging area. Financial data and quantitative analysis, combined with mathematical statistics