的背后是海量的数据与有时间顺序的信息，而信息技术处理的是数据与信息，因此金融与信息技术有着天然的联系。

　　从20世纪70年始，金融机构将信息技术广泛运用于清算、结算、风控、放贷等核心业务，从而提高了效率，降低了成本，管理了风险。

　　近年来，先进的信息技术高速发展，移动互联网、云计算、大数据、区块链、人工智能等新兴技术更多地应用于金融行业的各个领域，金融与信息技术（尤其是数据分析）的融合迈上了新的高度。

　　通过上面这张图，我们会发现，当我们获取到数据源（即原始数据）后，并不是直接便进入数据分析阶段，而是需要依次进行“数据探索-数据预处理”两阶段。

　　所谓的数据探索，就是要解决数据有哪些特点、遵循哪些规则、集中在那个区间等问题，帮助数据分析师了解数据的情况，为后续的分析做充足的准备。

　　常规的数据探索方法有两种：一是描述性统计，二是数据可视化，也就是我们常说的绘图。以股票为例：

　　这张看似普通的再普通不过的界面，将A场每日能产生一百万条左右的原始数据（按分钟线计算），进行了可视化处理，让我们在进行股票分析时，并不需要盯着原始的一条条数据去进行比较分析，而是可以直观地从K线图，以及常规的统计数据中，了解到市场的走势，帮助我们掌握股票交易的趋势及方向。而这，正是数据探索所能为我们带来的帮助。

　　除了在数据探索的过程中，我们需要借助可视化的工具，在海量数据分析的时候，我们分析后的结果也有可能是复杂的，这个时候，我们也会借助到可视化工具去直观地表现我们分析后的结果，如用热力图反映两两股票间的相关性。

　　对于时间序列数据的处理，可以说是金融数据分析中的特色项目。由于时间序列的数据很多特性都是围绕着时间展开，因此涉及到大量对时间处理的操作，如对周期数据的探索、对阶梯性数据的探索、对数据的重采样（将日数据转化为月等）、对特定时期的采样等。

　　从大环境来说，金融科技的发展浪潮势不可挡。2019年6月，央行行长发表演讲时强调：“未来，全球金融增长点在于金融科技，国际金融中心竞争的焦点也在金融科技。因此，我们应高度重视金融科技发展。”

　　为适应“无科技不金融”的时代背景，近年教育部先后批准增设了互联网金融和金融科技专业。同时，传统金融类本科专业也面临着升级改造，迫切需要在人才培养和专业建设中融合更多的科技元素。

　　金融大数据分析与数据科学训练营，以商业金融数据为研究对象，将大数据理论与Python实践应用完美地结合在一起，为学员提供丰富的金融量化技术和大数据实践方法，最后接受金融大数据挑战任务并进行学术展示，启发学员对生活中遇到的商业金融问题进行理性分析与量化思考，为未来的专业选择与职业发展奠定基础。

米乐m6官网登录 上一篇：金融科技专业培养目标和考研方向 下一篇：中国人民银行发布《2022年金融统计数据报告