随着时代的发展，数据挖掘成为大数据技术的核心，如何挖掘并分析数据成为数据技术发展面临的重要议题。河北金融学院师生开展了以“金融大数据挖掘与分析实战”为主题的师生学习共同体活动。团队指导老师由统计与数据科学学院教师和会计学院教师组成，教师各有专长，相互补充。
师生共筑科技思维：数据挖掘赋能金融领域的Python实战型人才培养体系
师生学习共同体以培养学生“科技”思维和技能为目标，以数据挖掘技术为主线，以案例实践为渠道，以金融应用为导向，从数据挖掘出发，借助计算机python语言，将数据挖掘理论知识与金融领域的实际应用相结合，循序渐进地学习金融数据挖掘与分析技术并学以致用。
进阶式学习路径：从Python基础到金融数据挖掘的产学研一体化成长框架
师生学习共同体以自学为主，教师指导为辅，旨在培养学生的自学能力和实践操作能力。整体分为四个阶段：基础夯实阶段、核心算法学习阶段、项目综合实战和成果产出阶段。基础夯实阶段主要是掌握python基础知识和语法结构，熟悉pandas库、numpy库、matplotlib库等数据分析相关库的使用方法为后续算法学习和实战奠定基础；核心算法学习阶段主要学习数据挖掘方法的原理、思想、步骤、程序实现，并且能够选择合适的方法应用于实际金融案例，并解读结果；项目综合实战阶段通过具体背景的实践案例将方法融会贯通，解决实际问题；成果产出阶段主要是根据自己的实际情况参与学科竞赛或者发表论文等。
师生学习共同体核心：数据挖掘技术体系与金融场景化应用
在师生学习共同体的培养框架中，数据挖掘算法是贯穿理论学习与实践应用的核心主线。项目以金融领域真实需求为导向，构建“主题分类－方法解析－场景落地”的递进式算法学习体系，涵盖数据降维、分类分析、聚类分析、回归分析、关联分析五大主题模块。每个主题下系统整合经典与前沿算法，结合Python实现从原理认知到金融场景化应用的全面覆盖。
主题分类方法解析场景落地
师生共同体特色：算法原理+金融案例+代码实战
师生学习共同体以“算法原理+金融案例+代码实战”为核心模式，教师聚焦算法选择逻辑与金融场景适配性指导，学生自主完成参数调优、模型评估与结果解读，最终通过论文实现能力外化。
师生共建学习生态：学习共同体推动知识拓展与综合素养培育体系构建
参与师生学习共同体项目后，成员李思蓉感觉到内心满是收获与感动，“这个项目打破了传统教学的单向传授模式，让我深切体会到师生之间平等交流、共同成长的魅力。在这里，老师不再是高高在上的知识权威，而是与我们并肩作战的伙伴。我们一起探讨问题，分享彼此的想法与见解。这种双向的互动，让我对知识的理解更加深刻，也让我学会了如何从不同角度去看待问题。在这里，我们共同成长，共同进步，收获的不仅是知识，更是珍贵的情谊与团结协作的能力。”
共同体成员刘晨泽说：“参与师生共同体对我而言是一次全方位的提升之旅。思维能力的跃升，最鲜明地体现在课题论文地撰写过程中，起初，我们的论文主题缺乏创新点，在团队间思维碰撞下，不断推翻重塑论文主题，通过多角度看待问题，打破固有思维定式，最终在论文中融入了新颖且有价值的观点。这些宝贵收获不仅有助于当下的学习，更培养了我适应变化、解决复杂问题的核心竞争力，为未来的职场和社会生活打下坚实基础，助力我在更广阔的天地中成长发展。”
张若楠
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