数据是数字经济发展的基石,也是数字经济时代企业一项不可或缺的重要资源。尽管目前关于数据是否能够完全资产化的现实问题和相关争议颇多,但数据资产未来必将成为企业具有关键地位和作用的资产这一观点得到普遍认同。

本研究从数据资产的管理和配置模型出发,通过探索性数据分析，以及不同分类的模型下，进行思考和探究，进而发现复杂、动态的内外部影响因素。

本期我们特别邀请到纽约大学 金融工程助理教授来帮助各位有留学意向的小伙伴实现背景提升，提高个人学术能力。

对金融工程、金融工程中的机器学习、软件开发、资产管理、金融建模、实践序列等感兴趣的社员们，快来报名参加吧~

本期PBL科研项目推荐

数字经济时代：

资产管理和资本配置

科研项目介绍

人们普遍认为数字经济应当与农业经济、工业经济挂钩。但是现在看来,我们对于数字经济的理解应当从互联网经济开始。数字经济的特色是融合,同时技术和服务要精细化。在数字化转型方面,我们要在产业融合、治理、技术和服务上做得更加精细。

本次科研项目课程中，将结合现实世界与教科书上的案例进行延展，并由来自不同学科的行业专家进行客串讲座。

此外，本次科研课程将包含一个全面的小组项目，促进所有功能领域的学习，同时教授与学员将一同模拟整合营销和传播计划的发展内容。

在教授的引导与帮助下，每个学生将进行相关内容的学术研究，结合课程所得完成一篇科研论文。

Session 1：

机器学习导论、机器学习在金融中的应用、金融和线性回归中的机器学习历史、回归模型、线性模型综述、KNN回归模型、时间序列模型

Session 2：

分类模型：线性分类模型、树分类模型、集合模型、概念系统和数据、广义概念替代数据获取数据

Session 3：

探索性数据分析、数据争论、数据扩充、特征选择、建模阶段、型号规格、建模结果、模型优化

Session 4：

解释阶段、解释能力、可解释性、学习形式、无监督学习、深度学习、自然语言处理、强化学习。

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