平台简介


  金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业的应用日渐广泛,金融大数据行业面临“人才荒”。


       1.据统计,互联网金融行业人才缺口超过300万,金融大数据人才平均月薪达2万,金融大数据人才“一将难求”

       2.大数据风控人才和分析人才尤为紧缺,包括从初级到高级的各类数据挖掘、统计建模人才等

       3.主流招聘网站数据显示,2017年金融行业风控岗位招聘需求量较2016年同期增长超过20%


  目前全国283所本科高校、208所职业院校获批大数据专业,多所金融院校竞相打造大数据人才高地,但实用型金融大数据人才培养却面临挑战:


       1.基础设施:学生实验需要大量集群,一次性部署基础设施投入过高

 

       2.实验内容:生态体系庞大繁杂,技术发展迅速,实验设计花费时间


           3.考试系统:实验考核、试题设计、考试组织管理、试卷批阅费时费力,成绩存在主观性


             4.实训项目:缺乏切合业界金融大数据实际应用的实训项目


               5.师资培训:教师中精通金融大数据技术的人才较少


                 大数据实验平台(金融版)——培养金融大数据应用高手!


            针对上述问题,云创大数据为金融专业的学生量身打造了一站式的大数据实验平台(金融版),同步提供真实的实验环境、详实的实验手册、配套的数据与代码等一站式服务,更好地满足课程设计、课程上机实验、实习实训、科研训练等需求,并在一定程度上缓解金融大数据师资不足的问题,轻松开展教学与实验。





          平台特性


            安全可靠的实验环境


            1) 基于Docker容器技术,可瞬间创建随时运行的实验环境

            2) 试用几台机器即可虚拟出大量实验集群,方便上百用户同时试用

            3) 采用Kubernates容器编排架构管理集群,用户实验集群隔离、互不干扰

            4) 用户可按需自己配置包含Hadoop、HBase/Hive、Spark、Storm等组件的集群,或利用平台提供的一键搭建集群功能快速搭建

            5) 内置数据挖掘等教学实验数据,可导入高校各学科数据进行教学、科研,校外培训机构同样适用




            针对金融应用的大数据实验


               在大数据实验平台2.1版本的基础上,大数据实验平台(金融版)进一步丰富了实验内容。除了具备多节点的Spark集群实验之外,还具备数据挖掘和数据分析的R语言和Python的金融案例实验,涵盖新浪股票数据、股票数据的预处理和分析、时间序列分析、对英国房屋价格建模并预测、航空燃油的交叉对冲、多元线性回归研究我国经济增长、金融风险管理、夏普比率与最大回撤和最大回撤时间、最优风险资产组合、预测股票走势等。具体实验如下:


            1. R语言实验:分析新浪股票数据

            2. R语言实验:股票数据抓取与分析(一)

            3. R语言实验:股票数据抓取与分析(二)

            4. R语言实验:时间序列分析-ARIMA模型(一)

            5. 5.R语言实验:时间序列分析-指数平滑模型(二)

            6. R语言实验:对英国房屋价格建模并预测

            7. R语言实验:航空燃油的交叉对冲

            8. R语言实验:多元线性回归研究我国经济增长

            9. R语言实验:金融风险管理:VaR 和 ES

            10. R语言实验:金融风险管理:Delta-normal方法计算 VaR 和 ES

            11. R语言实验:金融风险管理:历史模拟法、蒙特卡罗模拟法计算 VaR 和 ES

            12. R语言实验:金融风险管理:分位数回归法计算 VaR

            13. R语言实验:分析股票指数的GARCH效应

            14. R语言实验:建立VAR模型分析联合内生变量的动态关系(一)

            15. R语言实验:建立VAR模型分析联合内生变量的动态关系(二)

            16. Python实验:夏普比率与最大回撤和最大回撤时间

            17. Python实验:最优风险资产组合(一)

            18. Python实验:最优风险资产组合(二)

            19. Python实验:预测股票走势

            20. Python实验:基于CAPM模型的预期收益率与实际收益率

            21. Python实验:航空公司客户价值分析

            22. Python实验:漏电窃电用户行为分析与事件识别(一)

            23. Python实验:漏电窃电用户行为分析与事件识别(二)

            24. Python实验:电商产品评论数据情感分析

            24. Python实验:实时中美货币转换

            26.Python实验:利用层次聚类算法进行基于基站定位数据的商圈分析

            27.Python实验:应用系统负载分析与磁盘容量预测(上)

            28.Python实验:应用系统负载分析与磁盘容量预测(下)

            30.Hadoop综合实战:推荐系统span>

            30.Hadoop综合实战:贷款风险评估


            实验涵盖金融大数据实战、数据挖掘等原理验证、综合应用、自主设计及创新的多层次实验内容,每个实验呈现详细的实验目的、实验内容、实验原理和实验流程指导,参照手册即可轻松完成每个实验。







             大数据实验平台(金融版)实验清单:

             

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           序号  实验名称  实验手册  实验代码 实验数据   实验视频
           金1  R语言实验:分析新浪股票数据  √  √  √  
           金2  R语言实验:股票数据抓取与分析 (一)  √  √  √  
           金3  R语言实验:股票数据抓取与分析 (二)  √  √  √  
           金4  R语言实验:时间序列分析-ARIMA模型(一)  √  √  √  
           金5  R语言实验:时间序列分析-指数平滑模型(二)  √  √  √  
           金6  R语言实验:对英国房屋价格建模并预测  √  √  √  
           金7  R语言实验:航空燃油的交叉对冲  √  √  √  
           金8  R语言实验:多元线性回归研究我国经济增长  √  √  √