《Python金融大数据分析》课程标准.docx
《金融大数据分析》
课程标准
开设院部
金融学院
课程负责人
制（修）订时间
2023年8月
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《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。
1.2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
数据采编
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
3.2.1思政育人目标
3.2.1.1宏观层面
（1）具备富强、民主、文明、和谐等价值目标