招生信息

大数据和金融工程方向

时间:2014-04-26  来源: 文本大小:【 |  | 】  【打印

计算机技术工程硕士(大数据方向)简介 

一、 大数据应用介绍 
  大数据应用是指对数量巨大、结构复杂、数据构成类型众多的数据集合的处理、分析和应用,其基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的集成共享,交叉复用形成智力资源和知识服务能力。大数据可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为人们提供了一种全新的看待世界的方法。主要研究领域包括:1)大数据分析建模与可视化分析;2)大数据挖掘算法设计与应用;3)大数据的预测性分析;4)大数据分析应用解决方案;5)大数据系统与搭建;6)金融数据技术与应用;7)医疗大数据研究与应用。 

二、培养目标及特色 

  针对行业现状与时代发展要求,以扎实理论为基础,以实用价值为导向,培养时代所需要的高层次、复合型人才;坚持交叉学科学习与案例教学,通过和企业界交流与合作,利用丰富的社会化资源,培养具有大数据思维方式的企业管理和技术人才。在坚持理论和实践结合,业务和技术结合的基础上,侧重培养学生从原始数据中洞察新的市场和预测分析能力,通过企业级案例分析和实战项目练习,培养学生大数据平台建设、分析和解决方案的能力,让学生成为能够广泛运用数据分析手段管理和优化企业运营的大数据人才。 

三、课程设置 

  为了让研究生在基础理论、专业知识、分析能力、工作技能四个方面得到系统化训练,本项目课程体系包括:(1)专业必修课:大数据系统平台(Hadoop)、大数据科学理论基础、大数据分析方法、云计算技术、数据挖掘、统计分析技术(SASSPSS)、 数据可视化技术、客户关系管理(CRM)、互联网信息检索与处理技术、BI技术与实践应用、DATAWATCH数据可视化与实时分析;(2)专业选修课:算法分析与统计、数据库系统(Oracle/SQL/DB2)、计算机网络(复杂网络)NoSQL数据库技术、R语言实践、分布式数据库实践与应用、量化投资组合分析、金融大数据应用。 

 

计算机技术工程硕士(金融工程方向)简介 

一、金融工程介绍 

  金融工程(Financial Engineering)是在20世纪80年代中后期随着西方的公司财务、商业银行、投资银行与证券投资业务的迅速发展而诞生的一门计算机技术、金融学与数学等复合性的新兴交叉学科,是利用工程化手段来解决金融问题,主要研究领域包括:1)金融产品定价;2)交易策略设计;3)金融风险管理;4)金融产品和金融软件的设计、开发、应用与实施等。 

二、培养目标及特色 

  针对银行、证券、期货、投行、保险、基金、监管、咨询等众多金融机构对高端金融工程人才的需求已经从以往的专业对口性上升到能力侧重性的变化,金融工程的从业人员不仅要具有较强的理论知识,还需要具有实践性,否则理论与实际的隔阂将导致金融模型的市场反馈缺失。为此,需要培养一批精通金融行业技术、了解国际金融动态、洞悉国内金融与行业现状、拥有很强的实践创新及金融问题解决能力的金融工程人才。 

三、课程设置 

  按照国家教育部培养方针和面向世界、特色鲜明、服务业界的定位;坚持教学、实践、研究为一体的原则;培养德才兼备、素质精良、进取创新的金融工程相关领域高素质人才。在课程设置上融合经济金融、统计、数学、物理、计算机和生物等传统学科,形成多样化的人才培养方向如金融投资交易、金融数据挖掘、数理金融学、金融物理学、IT金融工程以及生物金融学等方向,开设金融工程应用分析、金融风险定量分析、金融时间序列分析、金融产品定价、金融衍生工具等精品课程。 

四、研究基础与师资团队 

  本项目依托我院深圳市数据挖掘重点实验室研究团队及国泰安数据应用中心,核心成员来自欧美、香港和国内知名高校学者和企业专家。他们围绕海量复杂数据的组织、存储、处理、分析、挖掘、展现、应用等问题,在基础理论、核心算法、关键技术、系统平台和应用服务等方面开展基础研究、技术研发和应用服务创新,在大数据分析和金融工程理论创新和实践应用领域取得过国际先进的学术成果。同时,我们还充分利用社会化资源,引入具有丰富企业实践经验和行业经验的专家,包括资深IT技术总监、高级咨询管理顾问、精益六西格玛专家、金融机构高管等,他们在大数据系统和平台、统计分析工具、行业应用和解决方案领域有独到见解和专业素养。 


    

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