112 - 1

金融大數據分析

Financial Big Data Analysis

開課識別碼: 180073
課程基本資料 Course Detail
課程名稱

金融大數據分析

Course Name

Financial Big Data Analysis

科目代碼
Course Code

4S0590

學期別
Semester

112 - 1

授課部別
Teaching Division

日間部

科系名稱
Department

金融管理系

授課班級
Class

四金融三A

授課班級代碼
Class Code

4S031

科目類別
Subject Category

校訂必修科目

修課別
Required or Elective

必修課程

上課時數
Lecture Hours

3

實習時數
Laboratory Hours

0

學分數
Credits

3

授課語言
Language

中文

授課教師 Instructor
授課教師 Instructor
教師電子信箱 Instructor's E-mail

hsll@mail.ksu.edu.tw

教師個人網站 Instructor's Website

課程地點與時間 Classroom
上課時間 Class Time

週三(2、3、4)

授課地點 Classroom Location

B2309

教學內容 Course Outline
  • 第 1 週
    Chapter 01 R 語言的環境建構: 1.1 認識R語言 1.2 單機版的R語言
  • 第 2 週
    Chapter 02 R 語言的內建工具: 2.1 變數定義與邏輯判斷 2.2 數與向量 2.3 陣列與矩陣 2.4 資料的處理 2.5 文字的處理
  • 第 3 週
    Chapter 02 R 語言的內建工具: 2.1 變數定義與邏輯判斷 2.2 數與向量 2.3 陣列與矩陣 2.4 資料的處理 2.5 文字的處理
  • 第 4 週
    Chapter 03 外部數據的取用: 3.1 文字檔的取用 3.2 資料庫的取用
  • 第 5 週
    Chapter 04 程式邏輯結構:4.1 函數 4.2 判斷 4.3 迴圈 4.4 建立自己的R語言程式
  • 第 6 週
    Chapter 04 程式邏輯結構:4.1 函數 4.2 判斷 4.3 迴圈 4.4 建立自己的R語言程式
  • 第 7 週
    Chapter 05 圖形的繪製 :5.1 系統環境 5.2 圖形函數 5.3 繪圖範例
  • 第 8 週
    Chapter 06 ggplot:介紹了 R 中最有用和最先進的數據可視化方法之一:ggplot2。 ggplot2 包 實現了一種圖形語法,該語法為繪製多元數據提供了一套強大且一致的工具。
  • 第 9 週
    期中測驗
  • 第 10 週
    Chapter 06 ggplot:介紹了 R 中最有用和最先進的數據可視化方法之一:ggplot2。 ggplot2 包 實現了一種圖形語法,該語法為繪製多元數據提供了一套強大且一致的工具。
  • 第 11 週
    Chapter 07 數值分析與矩陣計算: 7.1 數值分析函數 7.2 矩陣應用函數 7.3 矩陣計算範例 7.4 微分方程組範例
  • 第 12 週
    Chapter 08 統計模型建構與分析: 8.1 機率函數的應用 8.2 統計函數的應用 8.3 圖形與模型的應用
  • 第 13 週
    Chapter 09 金融工具的分析與取用 (一):P9.1 金融函數的應用 9.2 圖形與模型的應用 9.3 金融上的套件應用
  • 第 14 週
    Chapter 09 金融工具的分析與取用(二) :9.1 金融函數的應用 9.2 圖形與模型的應用 9.3 金融上的套件應用
  • 第 15 週
    Chapter 10 金融大數據的探勘(一):10.1 取得歷史資料 10.2 公司基本資料與股票市場的分析 10.3 期貨交易的分析與回測
  • 第 16 週
    Chapter 10 金融大數據的探勘(二):10.1 取得歷史資料 10.2 公司基本資料與股票市場的分析 10.3 期貨交易的分析與回測
  • 第 17 週
    Chapter 10 金融大數據的探勘( 三):10.1 取得歷史資料 10.2 公司基本資料與股票市場的分析 10.3 期貨交易的分析與回測
  • 第 18 週
    期末測驗
教材與教法 Teaching Materials & Methods
  • 1. 使用教材 Teaching Material

    自編講義

  • 2. 參考書目 Reference Book

    R語言-數學計算,統計模型與金融大數據分析, 酆士昌著, 博碩

  • 3. 指定閱讀書籍 Assigned Book

  • 4. 教學方式 Teaching Methods

    課堂講授 、 實務操作

  • 5. 教材上網方式 On-line Materials

    電子學習歷程

學習成果考評方式 Assessment
評量項目 配分比 評量方式
平時評量
Usual Tests
50%
  • 出席狀況
  • 課堂討論與表現
  • 作業成績
期中評量
Mid-term Exam
25%
  • 出席狀況
  • 報告(含個人或小組、口頭或書面、專題;訪問、觀察等形式)
  • 作業成績
期末評量
Final Exam
25%
  • 出席狀況
  • 課堂討論與表現
  • 作業成績
課程教學目標 Teaching Objectives
知識 具備金融科技常識及數據分析的基本知識
技能 運用程式語言進行大數據分析的能力
態度 培養跨領域整合解決問題的態度
其他 養成以系統性思考與數位邏輯看待商業問題
補救機制與相關課程資訊
  • 補救教學機制 Redeeming

    Office Hour 、 網路大學/e-Portfolio 、 期中考成績不及格輔導

  • 前置或延續學科 Prepositive or Continuative Subject

    統計學

  • 課程相關證照、升學、學程 Course-Related Certificates
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