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內容簡介： 金融和科技之间的接口需要一批专业人才，他们了解如何将金融和关键技术应用于促进金融服务，对于这些横跨金融和技术领域并占据两者交叉点的专业人才，他们需要一个系统性的包含两个领域重要概念和知识的框架，全球金融科技学院（Global Fintech Institute， GFI）携手上海财经大学上海国际金融中心研究院和新加坡新跃社科大学（SUSS）共建特许金融科技师（Chartered Fintech Professional，CFtP）专业资格认证项目，本系列丛书为该项目配套的培训教材，旨在帮助读者有序地理解金融科技及其应用。本书为金融科技师提供编程语言、数据分析等方面的知识储备。 目錄： 第一部分 数据结构、算法和Python程序设计 第1章 Python程序设计基础 1.1 概要 1.2 Python程序设计 参考文献/拓展阅读 应用程序 练习题 参考答案 第2章 数据结构与算法 2.1 数据结构与算法概述 2.2 抽象数据类型 2.3 数组和列表 2.4 堆栈和队列 2.5 搜索和排序 参考文献/拓展阅读 数据结构和算法教程 练习题 参考答案 第二部分 数据管理1：大数据和数据科学 第3章 大数据 3.1 引言 3.2 大数据的特点 3.3 大数据架构 3.4 大数据技术 3.5 大数据的应用 3.6 大数据的优势与劣势 3.7 大数据的趋势与挑战 参考文献/拓展阅读 练习题 参考答案 第4章 数据科学 4.1 数据科学的定义及历史 4.2 数据科学管道 4.3 趋势与挑战 4.4 大数据对比数据科学 参考文献/拓展阅读 练习题 参考答案 第三部分 数据管理2：人工智能与机器学习 第5章 人工智能 5.1 人工智能概述 5.2 人工智能类型 5.3 人工智能的理论基础 参考文献/拓展阅读 练习题 参考答案 第6章 机器学习 6.1 应用数据和机器学习基础 6.2 无监督学习 6.3 有监督学习 参考文献/拓展阅读 练习题 参考答案 第7章 深度学习 参考文献/拓展阅读 练习题 参考答案 第四部分 计算机网络和网络安全 第8章 计算机网络 8.1 计算机网络概述 8.2 五层结构 参考文献/拓展阅读 练习题 参考答案 第9章 网络安全 9.1 引言 9.2 Web安全 参考文献/拓展阅读 练习题 参考答案

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