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中国财经资源共享联盟数据科学实战训练营顺利开营

时间:2020-06-16 来源: 浏览量:

大数据的普及和数据科学技术的平民化为学校师生提供了新的机遇与挑战,为满足师生对数据科学技术强烈的学习需求和图书馆空间改造的需要,中国财经教育资源共享联盟计划开展“数据科学空间”项目。为进一步发挥中国财经教育资源共享平台优势,加强财经教育资源共享联盟的项目建设及团队建设,特推出财经数据科学实战训练营。

本次训练营从6月17日开始,7月15日结束,共计十节课,不收取任何培训费用。培训内容体系包括两部分,一是“数据科学素养”,主要是Python、R语言等编程语言的使用介绍,以帮助学员对数据科学形成基本认知、掌握通用技能;二是“数据应用实践”,主要是数据驱动、与学科知识紧密联系的案例内容,帮助学员们拓展眼界,探寻数据科学与学科之间的结合点。本次培训由北京百智享科技有限公司提供师资及实操平台(智享数据科学实验平台:https://mooplab.cn/)。

截止6月16日晚,共计357所院校,6653名师生报名,感谢各院校图书馆及老师、同学们支持。

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感谢北京物资学院图书馆、东北财经大学图书馆、对外经济贸易大学图书馆、广西财经学院图书馆、哈尔滨金融学院图书馆、河南财经政法大学图书馆、湖南工商大学图书馆、兰州财经大学图书馆、南京审计大学图书馆、内蒙古财经大学图书馆、宁波财经学院图书馆、山东财经大学燕山学院图书馆、山西财经大学图书馆、上海对外经贸大学图书馆、上海立信会计金融学院图书馆、郑州升达经贸管理学院图书馆、西南财经大学图书馆、云南财经大学图书馆、中南财经政法大学图书馆等图书馆的大力支持。
       

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附件一:


数据科学实战训练营课程安排

讲课内容

内容安排

具体内容

数据科学素养

暨南大学

王斌会

第一讲

Python基础入门

6月17日

14:30-16:30

 

1. 数据收集与整理

1.1 数据的类型

1.2 数据的收集

1.3 数据的管理

2. 数据分析软件介绍

2.1 数据分析软件简介

2.2 Python语言介绍

2.3 Python数据分析平台

2.4 Python编程入门

操作及练习

参考教程:《Python数据分析基础教程》 王斌会 王术编著

第二讲

Python数据处理

6月22日

14:30-16:30

3.  Python数据分析基础

3.1 Python数据类型

3.2 数值分析库numpy

3.3 数据分析库pandas

3.4 Python编程运算

4. 数据的探索性分析

4.1 数据的描述分析

4.2 数据的分类分析

操作及练习

第三讲

Python可视化

6月24日

14:30-16:30

5. 数据的可视化分析

5.1 基本绘图命令

5.2 特殊统计图绘制

5.3 Seaborn统计绘图

5.4 plotnine绘图系统

5.5 pyecharts绘图

操作及练习

 

 

 

 

 

数据科学素养(第四讲)

与应用实例

(第五、六讲)

 

 

 

 

华东理工大学

张晨峰

第四讲

数据采集

6月29日

14:30-16:30

1. 爬虫原理简介

2. 网页数据抓取、解析

2.1 网页解析

2.2 使用requests库抓取网页数据

2.3 使用Beautiful Soup 解析网页

2.4 数据清洗与组织

操作及练习

第五讲

统计与数据科学

7月1日

14:30-16:30

1.数学建模

2.统计分析

3.常用统计分析方法

3.1 常用统计分析方法

3.2 回归、分类、聚类

操作及练习

第六讲

Python在计量经济学中的应用

7月6日

14:30-16:30

1.  线性回归模型

2.  面板数据方法

3.  政策分析初步

操作及练习

应用实例

——图书情报

南京财经大学

李树青

第七讲

读者借阅记录分析

7月9日

14:30-16:30

利用读者借阅记录,结合pandas数据分析功能,并通过可视化呈现方法,多角度展示常见表格数据的分析方法,同时利用近10年读者借阅记录展示读者兴趣变化的特点。

操作及练习

第八讲

作者相关度分析

7月10日

14:30-16:30

利用作者发文信息,结合网络可视化和地图可视化等功能,展示作者相关度分析,并结合VOSViewer和Gephi介绍对比分析功能。

操作及练习

应用实例

——金融数据分析与挖掘

广东金融学院

侯昉

第九讲

银行新产品电话营销重点客户筛选

7月13日

14:30-16:30

1. 任务概述:根据客户个人信息、账户信息等属性,对客户是否接受新产品的电话营销推广进行预测,从而确定重点客户目标。

2. 数据集统计描述

3. 数据预处理与属性相关分析

4. 算法实施

5. 模型应用与总结分析

操作及练习

第十讲

贷款客户违约预测

7月15日

14:30-16:30

1. 任务概述:根据客户个人信息、账户信息、第三方信用评估信息、当前贷款业务(额度、用途、期限等)等信息,对用户违约可能性进行预测,对贷款发放与否进行辅助决策。

2. 数据集统计描述

3. 数据预处理与属性相关分析

4. 算法实施

5. 模型应用与总结分析

操作及练习

注:除了上述内容外,根据实际教学情况,拟增设“小班培训”作为补充,如Python零基础入门精讲、爬虫进阶、可视化进阶等专题,让学员们可以针对性地提高自身的学习效果。


附件二:

培训教师介绍

王斌会

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暨南大学管理学院教授、博士生导师,现为暨南大学经济管理国家实验教学中心主任,商业大数据分析中心主任。从事数学、统计学及经济管理教学和科研工作30多年,出版各类数据分析教程10余部,开发计算机软件10余套,研制多媒体课件多项。精通数据分析及R语言和Python编程与系统开发。

张晨峰

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经济学博士,现为华东理工大学商学院教师。1997年、2003年及2012年分别于南京大学、伦敦大学学院和复旦大学获得物理学学士、计算机硕士和经济学博士学位。主要研究领域是区域经济学、空间计量经济学以及机器学习和大数据在经济领域的应用。主持和参与多项省部级基金课题,在财经科学、南京社会科学等期刊发表多篇相关的学术论文。长期从事统计学和计量经济学相关的本科和研究生层次的教学工作,擅长基于Python和R的大数据及机器学习分析。

李树青

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南京财经大学信息工程学院副院长,教授,硕士生导师,南京大学信息管理系博士,江苏省青蓝工程优秀青年骨干教师,江苏省科学技术情报学会理事,江苏省科技期刊学会科技评价专业委员会委员,美国纽约州立大学布法罗大学访问学者,国家自科基金委评审专家。教育部人文社会科学研究项目评审专家。《情报学报》、《现代图书情报技术》审稿专家。江苏省计算机学会计算机应用科技传播专家服务团成员。

侯昉

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广东金融学院互联网金融与信息工程学院副教授/系统分析师,华南理工大学计算机应用技术工学博士,2011年9月-2012年2月德国弗莱贝格工业大学访问学者。曾获《计算机学报》2011-2015年度优秀论文奖;完成科研项目五项;编写教材四本。主要研究方向为大数据存储与应用。

林晗川

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北京百智享科技有限公司项目经理/数据工程师,擅长python数据采集、分析与可视化,毕业于天津大学软件工程专业。主持和参与首都经贸大学机构知识库项目,财经联盟学位论文库项目。完成财务报表数据采集与分析,绘制知识图谱,新型冠状病毒传播分析、舆论分析等课程。