一、課程優(yōu)勢

  階梯式知識體系
  課程分設(shè)基礎(chǔ)語法、金融數(shù)據(jù)處理、量化策略實(shí)戰(zhàn)三階段，針對不同基礎(chǔ)學(xué)員定制學(xué)習(xí)路徑。例如，基礎(chǔ)階段通過股票數(shù)據(jù)繪圖、交易統(tǒng)計(jì)等案例鞏固Python語法；實(shí)戰(zhàn)階段則結(jié)合CTA策略、衍生品定價等場景，利用Pandas和Numpy工具實(shí)現(xiàn)金融因子生成與回測框架搭建。
  金融場景深度嵌入
  融入Excel財務(wù)建模、Wind數(shù)據(jù)終端操作等實(shí)務(wù)模塊，結(jié)合上市公司財報分析、信用評級模型等案例教學(xué)。例如，通過市盈率計(jì)算、均線穿越策略實(shí)現(xiàn)等實(shí)操項(xiàng)目，將編程技能與金融邏輯無縫銜接。
  智能學(xué)習(xí)生態(tài)支持
  配備24小時AI答疑系統(tǒng)與動態(tài)學(xué)情追蹤平臺，學(xué)員可基于智能題庫（覆蓋4000+題目）進(jìn)行薄弱點(diǎn)專項(xiàng)訓(xùn)練。?？枷到y(tǒng)同步更新考試趨勢（如2025年新增AI輔助量化策略題型），適配碎片化學(xué)習(xí)節(jié)奏。
  雙師協(xié)同服務(wù)
  每班配置主講與助教雙團(tuán)隊(duì)：主講負(fù)責(zé)知識點(diǎn)串聯(lián)與案例拆解（如金融數(shù)據(jù)爬蟲技術(shù)）；助教通過社群實(shí)時答疑，并定期推送學(xué)習(xí)進(jìn)度報告，形成“學(xué)-練-測”閉環(huán)。

  二、機(jī)構(gòu)優(yōu)勢

  本地化資源網(wǎng)絡(luò)：北京設(shè)有多處面授校區(qū)（如朝陽、海淀），支持學(xué)員就近參與線下課程，同時提供線上資源適配靈活學(xué)習(xí)需求。
  教研動態(tài)迭代：課程內(nèi)容每年根據(jù)金融科技趨勢更新，例如新增“AI驅(qū)動的量化策略優(yōu)化”“區(qū)塊鏈金融數(shù)據(jù)安全”等模塊，貼合行業(yè)前沿。
  學(xué)員社群聯(lián)動：搭建北京地區(qū)金融科技學(xué)習(xí)社群，定期組織量化交易沙龍、金融機(jī)構(gòu)參訪（如私募基金、券商自營部門），助力資源整合。

  三、課程適合人群

  金融專業(yè)學(xué)生：經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)等專業(yè)學(xué)生，希望補(bǔ)充Python在資產(chǎn)定價、風(fēng)險管理等領(lǐng)域的應(yīng)用能力，尤其適合計(jì)劃攻讀金融工程、金融科技方向的研究生群體。
  金融從業(yè)者：銀行風(fēng)控崗、基金公司研究員等需提升數(shù)據(jù)建模與策略開發(fā)能力的在職人員，或計(jì)劃轉(zhuǎn)型量化投資領(lǐng)域的傳統(tǒng)金融從業(yè)者。
  跨領(lǐng)域技術(shù)人才：具備IT或數(shù)據(jù)分析背景，希望進(jìn)入金融科技行業(yè)的技術(shù)人員，通過課程構(gòu)建“編程+金融”復(fù)合能力。

  四、課程師資介紹

  學(xué)術(shù)與行業(yè)雙背景：核心講師團(tuán)隊(duì)中，70%擁有海內(nèi)外名校金融工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士背景。例如量化策略導(dǎo)師曾參與跨境并購項(xiàng)目，擅長通過企業(yè)重組案例解析Python在財務(wù)建模中的應(yīng)用；金融科技課程講師曾任頭部券商數(shù)據(jù)分析師，主導(dǎo)過國家級征信評分模型開發(fā)。
  教學(xué)風(fēng)格聚焦實(shí)戰(zhàn)：采用“代碼演示-場景拆解-項(xiàng)目復(fù)現(xiàn)”三步法，例如在《衍生品定價》模塊中，結(jié)合期權(quán)波動率數(shù)據(jù)演示Black-Scholes模型的Python實(shí)現(xiàn)，將理論公式轉(zhuǎn)化為可運(yùn)行的策略代碼。
  持續(xù)內(nèi)容共創(chuàng)：師資團(tuán)隊(duì)參與CFA/FRM考綱研究與金融科技白皮書編寫，確保課程與國際認(rèn)證體系及行業(yè)實(shí)踐同步。