《金融数据分析及应用》课程
一站式入门主流数据分析工具Python，这门课将教会你金融场景下数据分析必备技能以及熟练掌握python的使用技巧。包含十周的内容，Python基础、Pandas数据分析、Matplotlib数据可视化、Pandas – datareader 数据获取、时间序列分析、股票回报分析、波动率与风险、EWMA，GARCH、Statsmodels、ARIMA、SQL初步、投资组合最优化、有效前缘、算法交易、机器学习算法等等…
通过不同金融数据及不同的应用场景（如数据分析，产品定价等）的Python应用，案例教学使学员快速上手并掌握Python的金融数据分析方法，提升Python金融数据高频技巧分析处理能力。
课程目标
1.培养金融数据爬取、IO以及基础数据库应用能力
2.巩固Python金融建模及数据分析基础
3.学会使用Python库快速分析数据，
4.掌握机器学习算法原理及使用技巧
5.提升数据清洗及数据可视化的能力，获得金融数据和使用管理的能力
8.金融数据分析实操演练，提升职业技能
9.紧贴行业领先企业需求的技能图谱、贯穿全程的及时答疑辅导，让学生从入门到进阶掌握数据分析，成为被市场争夺的稀缺人才。
Jason
CQF、FRM、Wilmott/SEG/EAGE学会会员、专利发明人、资深金融工程师，同济大学在职理学博士，德克萨斯大学联合培养。长期从事金融算法、数据分析，能源矿产行业投资评价，风险管理，估值模型建立等领域研究工作，开发完善公司Python金融数据分析库及数字化工具。拥有发明专利，著有多篇顶会算法，数据类论文，对于强化学习、特征工程有十年以上的研究。现任上市公司算法主任工程师、牵头公司人工智能和大数据技术研究。
自幼学习Python编程，中学阶段便屡获信息学奥赛及程序设计竞赛大奖，具备丰富的Python应用实战经验，善于运用金融数据分析实际案例进行教学，并将晦涩难懂的数值算法概念启发式的向学员传授。
1.金融工程、统计学、计算机专业背景的同学/工作人士，希望能够在课本之外工作之余进一步了解Python在大数据分析的实战应用
2.非金融工程、非统计专业背景的同学/工作人士，希望能够系统性学习Python金融大数据分析以及在投资中的实际应用
3.在证券公司/基金/银行/期货公司/交易所等相关领域工作的职场人士，希望进一步提升自己的竞争力
4.对python稍有了解且对金融分析感兴趣，金融从业并希望代码能力有所提高
5.希望通过学习系统掌握Python金融大数据分析相关的实务技能，为后续跳槽/转行做必要的知识技能准备与提升
6.零基础、非计算机专业的初学者，尤其是日后想往数据分析、金融科技、量化投资、人工智能领域发展的初学者。
