T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:大数据的发展使数据资源转化为产出成为可能,同时也对经管类专业学生的数据分析能力提出了更高的要求。“证券投资学”课程中上市公司数据丰富,Python具有开源、易读、易学等特点,因此,基于Python的证券投资教学,不仅可以使证券投资理论与分析实践相结合,而且有助于提高学生的大数据分析能力。设计具有代表性的项目是关键,结合经管类专业学生的知识背景,遵循由易到难、由单一知识点到综合应用的教学规律设计教学项目,将Python的数据收集、数据处理、数据可视化功能应用于证券投资教学,不仅使证券投资理论与分析实践相结合,而且也提高了学生的大数据分析能力。
摘要:随着数字经济的迅猛崛起,数据资源成为关键性生产要素。如何把数据资源充分转化为生产力,这是各行业不得不面对的问题,同时也给培养经管类专业学生数据获取、处理和分析的能力提出了更高要求。证券投资学课程中证券、上市公司的相关数据极为丰富,通过设计和实施基于Python的若干教学项目,将证券投资知识与数据获取、处理、分析相结合,使学生在“干中学”“用中学”,增强学习的积极性和主动性,进而实现专业素质与数据分析能力的融合。
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