数据科学与时间序列模型的应用

金融数据分析核心技能培养体系

本课程聚焦时间序列模型的实战应用，采用MIT斯隆管理学院经典教学框架，通过三大教学模块构建完整知识体系。教学团队深度整合美联储经济数据库与雅虎金融实时数据，建立理论与实践深度结合的教学范式。

核心教学内容解析

教学团队学术背景

课程首席导师Peter教授具有哈佛大学应用数学学士与加州大学伯克利分校统计学博士双重学术背景，现任麻省理工学院数学系金融数学课程负责人。曾主导开发RiskMetrics行业风险评估标准，其研究成果被摩根大通、高盛等金融机构广泛应用。

学术成果概览

• 开发时间序列分解算法被纳入R语言forecast包
• 主持美国国家科学基金会(NSF)重大研究项目3项
• 金融风险管理领域H-index指数达42

课程培养目标

通过系统化教学实现三个维度能力提升：建立时间序列分析理论框架、掌握R语言数据处理技巧、培养商业决策建模能力。课程设置包含12个真实数据分析场景，覆盖股票价格预测、经济指标分析等典型应用场景。

教学阶段规划

1. 基础理论强化（20课时）
2. 编程技能实训（35课时）
3. 商业案例实战（40课时）
4. 学术论文指导（30课时）

学术发展支持体系

课程提供完整的学术成果转化支持，包括EI/CPCI国际会议论文指导、主导师推荐信签发等服务。优秀学员可获得麻省理工学院数学系实验室访问学者资格，参与前沿课题研究。

成果产出说明

• 个性化项目研究报告
• 国际期刊发表指导服务
• MIT官方成绩认证