随着数据时代的到来，在很多传统的行业中都不断出现了与数据科学相关联的交叉学科与交叉应用，因此，相关领域的人才培养，需要更加重视数据思维的培养，助力学生掌握新的数据分析思路和素养，拓展其知识架构，与时代接轨。 金融行业作为一个关乎国计民生的重要行业，其数据量庞大而且携带大量可挖掘信息，天然得给了数据科学与人工智能施展的空间。全球都在数据科学与金融相关交叉学科不断发力的大背景下，我们应当不断加强相应的人才培养。因此，本案例以商科学生尤其是金融专业学生非常熟悉的金融股市的技术指标为例，从数据科学的基本方法论入手，对标普500的SPY交易的每日交易数据进行MACD、PPO、TRIX、Vortex等二十多项金融股市技术指标利用数据科学方法进行计算和分析，从包含场景理解与分析、数据需求、数据处理、数据可视化等多方面内容的出发，培养学生的必要数据科学素养，帮助学生掌握交叉学科的分析技能和思路，助力了解金融科技领域。
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