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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 技术实现 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、归纳和应用,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效劳能力。大数据可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可,它通过 技术实现 的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、归纳、共享,为人们供给了一种全新的看待世界的方法。主要研究区域包括:1)大数据归纳建模与可视化归纳;2)大数据挖掘算法策划与应用;3)大数据的预测性归纳;4)大数据归纳应用解决Plan;5)大数据系统与搭建;6)金融数据 技术实现 与应用;7)医疗大数据研究与应用。 

二、培养倾向及性状 

  针对区域现状与时代发展要旨,以扎实理论为底子,以实用价值为导向,培养时代所需要的高层次、复合型人才;坚持交叉学科进修与案例教学,通过和集团界交流与合作,利用丰富的祖国化资源,培养具有大数据思维方式的集团管理和 技术实现 人才。在坚持理论和实践结合,业务和 技术实现 结合的底子上,侧重培养学生从原始数据中洞察新的环境和预测归纳能力,通过集团级案例归纳和实战porject练习,培养学生大数据平台建造、归纳和解决Plan的能力,让学生成为能够广泛运用数据归纳手段管理和优化集团运营的大数据人才。 

三、课程设置 

  为了让研究生在底子理论、professional知识、归纳能力、work技能四个关键得到系统化训练,本porject课程体系包括:(1)professional必修课:大数据系统平台(Hadoop)、大数据科学理论底子、大数据归纳方法、云计算 技术实现 、数据挖掘、统计归纳 技术实现 (SASSPSS)、 数据可视化 技术实现 、衣食父母关系管理(CRM)、互联网信息检索与处理 技术实现 、BI 技术实现 与实践应用、DATAWATCH数据可视化与实时归纳;(2)professional选修课:算法归纳与统计、数据库系统(Oracle/SQL/DB2)、计算机网络(复杂网络)NoSQL数据库 技术实现 、R语言实践、分布式数据库实践与应用、量化斥资组合归纳、金融大数据应用。 

 

计算机 技术实现 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年代中下期随着西方的集团官网财务、商业银行、斥资银行与证券斥资业务的迅速发展而诞生的一门计算机 技术实现 、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小case,主要研究区域包括:1)金融产品定价;2)交易策略策划;3)金融风险管理;4)金融产品和金融软件的策划、开发、应用与实施等。 

二、培养倾向及性状 

  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牛逼金融工程人才的需求已经从以往的professional对口性上升到能力侧重性的改动,金融工程的从业人员不单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环境反馈缺失。易于 ,需要培养一批精通金融区域 技术实现 、了解万国金融消息 、洞悉国内金融与区域现状、拥有很强的实践创新及金融小case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、性状鲜明、效劳业界的定位;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区域高素质人才。在课程设置上融合经济金融、统计、数学、物理、计算机和生物等上卫学科,形成多样化的人才培养方向如金融斥资交易、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,开设金融工程应用归纳、金融风险定量归纳、金融时间序列归纳、金融产品定价、金融衍生工具等精品课程。 

四、研究底子与师资TEAM 

  本porject依托我院深圳市数据挖掘细节实验室研究TEAM及国泰安数据应用主题,主要成员来自泰西、香港和国内知名高校学者和集团专家。他们围绕海量复杂数据的组织、存储、处理、归纳、挖掘、展现、应用等小case,在底子理论、主要算法、关键 技术实现 、系统平台和应用效劳等关键开展底子研究、 技术实现 研发和应用效劳创新,在大数据归纳和金融工程理论创新和实践应用区域取得过万国先进的学术成果。再是,吾们还充溢利用祖国化资源,引入具有丰富集团实践经验和区域经验的专家,包括资深IT 技术实现 总监、高等级咨询管理顾问、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、统计归纳工具、区域应用和解决Plan区域有独到见解和professional素养。 


    

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