開課班級Class：	授課教師Teacher：	學分數Credits：
四財金學士學程二A	賴佳瑜	2

課程大綱Course Description：

現今快速發展之金融科技，將許多傳統的金融分析方法轉換成金融的科技，其中三種最熱門的投資項目為付款，群眾募資與借貸及金融資料分析方法。本課程將著重於其中之金融資料分析方法將討論量化投資的應用，金融之量化投資是在投資的各個階段中，利用數學、統計、機器學習等分析工具來建立預測模型。本課程旨在對量化投資作廣泛與初步的介紹，並佐以R語言實作，希冀學生能藉此課程對資訊科技與金融結合應用。

English Outline：

The rapid emergence of FinTech has turned conventional approaches to financial technology by three popular investment categories: payments, lending/crowdfunding, and data & analytics. The objective of this course is to explore financial data mining based on quantitative trading data. Data Mining in Finance presents a comprehensive overview of major algorithmic approaches to build predictive models, including mathematics, statistical, machine-learning methods, and then examines the suitability of these approaches to quantitative trading data. This course primarily provides concepts and analytical approaches to analyzing financial data by using R language. Students will learn advanced methods and skills for Fintech

本科目教學目標Course Objectives：

教學型態Teaching Models：	成績考核方式Grading：
課堂教學+小組討論	平時成績General Performance：20% 期中考Midterm Exam：30% 期末考Final exam：30% 其它 Other：20%

參考書目Textbooks/References：

SDGs指標：

UCAN職業項目：

銀行金融業務人員,財務人才銀行金融業務人員

課程更新狀態：

課程匯入時間Import Time：2020-01-17 14:49:47

最後更新時間Last Modified：，更新人modified by：