1、项目简介：

在大数据时代和互联网浪潮的推动下，就业市场对具有大数据操作技能与经验的从业者需求与日俱增。本项目旨在培养学生通过数据转换为商业洞察力，更好做决策的实践，运用最新的数据科学工具、模型、技术解决商业分析中的实际问题。

本项目旨在提高学生的实践能力，运用Python、R等计算机语言，掌握数据科学中的基本操作与技能，通过参与金融大数据科研项目，在实践中提高数据分析解决问题的技能。同时，本项目致力于激发学生的科研兴趣，引导学生独立完成毕业论文中的数据处理与实证研究等环节。通过线上线下中文英文多渠道的教育方法，学生可以提高分析解决问题的能力，进一步使学生更好地为日后的实习，就业，深造夯实基础。本项目所涉及主题有：数据获取；数据预处理；数据清洗；数据可视化；回归分析；机器学习；深度学习与神经网络；文本分析；AI大模型与金融；因果推断。本项目用于科研教学的数据包括：金融数据、商业数据、贸易数据。

本项目由经济学院戴谢尔和杨楷老师共同指导。本项目采用“聚徒+学术”模式（有关聚徒教学项目详细情况请参见2023年8月30日公文通上教务部《关于开展2023年度“聚徒教学”导师申报工作的通知》）

基于以上设计，本项目计划召集部分学生，在进行理论学习的同时，加强实践操作。对有科研兴趣的同学，本项目将进一步分享科研经验。本项目的执行时间为：2024年1月至2024年9月。

2、招募要求：

（1）在本科培养体系中学有余力者，并有志于学术研究的同学；

（2）原则上为大二以上，有志攻读研究生学位或有志从事数据科学、大数据分析、量化金融工作的同学；

（3）具有较好的沟通能力，具体团队合作精神。

3、报名和入选方式：

（1）下载并填写附件中的报名表格，发邮件到kaiyang@szu.edu.cn，邮件标题注明“姓名+聚徒招募”。

（2）通过导师面试进入项目组，定期举行学习班和研讨。

（3）报名截止时间：2023年12月30日

（4）获得参加项目资格的同学将另行邮件通知。

4、项目预期：

（1）提升数据处理能力和分析能力，形成专题性的研究报告或论文；

（2）增进参加各项教研竞赛（如挑战杯、创新创业大赛等）的竞争力；

（3）课程结束时，颁发聚徒项目证书（中英文）。

5、项目实施方案：

（1） 教师在集中授课之后会分专题开展科研实践活动，通过练习掌握基本的数据处理能力；

（2）实行师生双向选择制，学生自愿报名参加，本项目不设学分；

（3）本项目集中授课时间定于寒假暑假（以线上线下相结合的方式），具体时间表将根据在校学生人数及教学内容自行安排；

（4）本项目采用分组任务、集中研讨等多种教学方式；

（5）教学活动次数不少于12次，上课时间比较灵活，将结合学生的具体情况统筹安排；

（6）线下教学活动地点：丽湖校区

                              深圳大学经济学院

                              2023年10月19日