《Python语言与信息处理》教学大纲
课程英文名Python Language and Information Processing 课程代码I0203Y13 学分  2 总学时32 理论学时  24 实验/实践学时 8 课程类别学科基础课课程性质限选先修课程C语言程序设计
适用专业金融工程开课学院经济与管理学院
执笔人审定人制定时间2018 年4 月注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标
（一）课程地位
Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，已经成为数据科学领域最为流行的编程语言，它在机器学习及人工智能领域有着广泛的应用。在需要分析、处理大量数据的金融行业也得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。该课程将培养学生应用Python语言进行程序设计的能力，并为金融数据分析与挖掘、以及金融量化投资分析打下基础。
（二）课程目标
1. 理解Python的编程特点，熟悉Python的多种编程环境；
2. 掌握Python的数据结构、常用语句及程序设计方法；
3. 熟悉Python的标准库与常用第三方库，并能够利用这些库进行程序设计；
4. 熟悉Python的统计分析能力，了解Python在机器学习及金融量化投资领域的应用。
二、课程目标达成的途径与方法
本课程本着学以致用的原则，结合最新的发展，以课堂教学为主，结合实践教学、课堂讨论、课外作业等方式来达成课程的学习目标。课堂教学主要讲解Python的编程特点，变量类型、数据结构、面向对象编程，Python标准库与第三方库等编程技能，以及利用Python进行金融数据读取、建模分析等金融量化分析方法。通过课外实践和课外作业，使学生能够学以致用，学会用Python语言解决金融研究中的实际问题，并掌握一门编程语言作为后续学习和研究的工具。通过课堂引导及学生的自学，使学生了解Python语言在机器学习、人工智能、金融量化投资等领域的应用，具备进一步自学的能力。
三、课程目标与相关毕业要求的对应关系
四、课程主要内容与基本要求
第一章Python简介
（1）主要内容：Python的发展、安装、环境部署，集成开发环境介绍。
（2）基本要求：理解Python语言的基本特点，理解不同编程环境的特点及使用。
第二章Python对象类型
（1）主要内容：数值类型、列表、元组、字典、集合等对象类型，集成开发环境Spyder。
（2）基本要求：理解并掌握Python的基本数据类型及特点。
第三章Python运算符及常用语句
（1）主要内容：常用运算符及其功能、赋值语句、条件语句、循环语句；
（2）基本要求：掌握不同的运算符及其功能，能够运用条件语句及逻辑语句进行程序的编写，能够分析程序语句的运行结果。
第四章函数及面向对象编程
（1）主要内容：函数的定义与调用，类、封装、继承。
（2）基本要求：理解函数的定义及函数的调用，理解类、封装、继承等面向对象的编程；
第五章Python标准库与数据操作
（1）主要内容：模块、包、和库，序列类型数据操作，字典、集合类型的操作；
（2）基本要求：理解Python标准库，掌握内置数据类型及其操作。
第六章第三方库：Numpy库、Pandas库、Matplotlib库
（1）主要内容：Numpy库与多位数组，Pandas库与数据处理，Matplotlib库与数据可视化（2）基本要求：理解数组的运算、DataFrame数据类型，掌握数据的基本分析方法，及数据的可视化分析方法。
第七章Python的统计分析
（1）主要内容：数据的读取、描述性数据分析方法、回归分析等
（2）基本要求：掌握基于Python的数据获取及读取方式，能够对数据集进行基本的统计分析。
第八章Python的应用示例
（1）主要内容：Python在金融量化投资、数据挖掘、机器学习等领域的应用实例分析；
（2）基本要求：了解并初步掌握Python在不同领域的广泛应用。
五、课程学时安排
六、实践环节及基本要求
序号实验项目名称
学
时
基本要求学生任务
实验
性质
实验
类别
1 Python的基本运行环境
2 熟悉Pyton的运行
环境及简单的程序
运行
熟悉Python的
运行环境
演示
性
必做
2Python语句与编程  2 理解Python语句，
并进行程序编写
运用条件、循环
等语句完成程序
的编写
验证
性
必做
3 基于标准库的编程  2 掌握基于标准库的
数据操作
编写并验证相关
功能程序
验证
性
必做
4 基于第三方库的数据处
理
2
理解并运用第三方
库进行程序编写
完成数据分统计
析及可视化分析
验证
性
必做
注：1.实验性质指演示性、验证性、设计性、综合性等；2.实验类别指必做、选做等。
七、考核方式及成绩评定
考核内容考核方式评定标准（依据）占总成绩比例
过程考核含到课率、平时作
spyder python下载业、大作业
到课率、平时作业成绩及上机表现平时成绩占30%
期末考核开卷卷面成绩考试成绩占70% 考核类别考查
成绩登记方式百分制
八、推荐教材与主要参考书
（一）推荐教材：无
（二）主要参考书：
1、量化投资以Python为工具，蔡立耑著，电子工业出版社，2017。
2、Python金融大数据分析，Yves Hilpisch 著，姚军译，人民邮电出版社，2015。
3、Python机器学习，Sebastian Raschka著，高明等译，机械工业出版社，2017。

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