北京​​CGFT培训 2025-04-29 14:19:23

  一、课程优势

  分层递进式课程设计
  课程分为一级、二级、三级，逐级深化知识体系。一级侧重金融基础与工具应用（如《会计学与财务分析基础》《机器学习原理》），二级引入法律伦理框架（如《网络安全与数据合规实务》），三级聚焦前沿技术与企业战略融合（如“数据中台”“AI驱动量化分析”），满足不同阶段学习目标。
  金融科技场景深度嵌入
  结合支付、信贷、资产管理等实际业务场景，通过案例课解析行业痛点。例如，在《金融科技技术场景全景图》模块中，利用企业微信案例拆解数字化营销中的流量运营逻辑，或通过TiDB数据库技术演示金融数据治理方案。
  动态教研与智能支持
  课程内容每年根据政策与技术趋势更新，例如2025年新增“绿色金融数据建模”模块。配套智能题库（覆盖4000+题目）支持按知识点分类训练，AI学情分析系统实时推送薄弱点专项练习，适配碎片化学习节奏。

  二、机构优势

  学术与产业资源联动：依托上海交通大学上海高级金融学院学术支持，共享上海高金金融研究院的行业智库资源，课程内容融合学界理论（如麻省理工、斯坦福合作研究成果）与头部企业（如腾讯、平安集团）实战经验。
  本地化学习生态：北京设有多处线下教学点（如朝阳、海淀），提供面授互动与线上直播双轨服务。定期组织量化交易沙龙、金融机构参访（如广发证券、浦发银行科技部门），助力学员拓展本地行业人脉。
  学分制与灵活路径：采用“必修+选修”学分体系，学员可通过案例研讨、项目实践等方式积累学分，适配在职人员弹性学习需求。

  三、课程适合人群

  金融专业学生：经济学、金融工程等专业学生，需补充Python数据分析、区块链等技能，为进入金融科技岗位夯实基础。
  金融从业者：银行风控岗、券商数据分析师等需提升数字化决策能力的中层人员，或计划转型智能投研、合规科技领域的传统业务骨干。
  技术跨界人才：具备IT、数据科学背景的技术人员，希望进入金融科技行业，通过课程掌握“技术+业务”双维能力（如金融建模、监管科技应用）。

  四、课程师资介绍

  学术与行业双背景导师：核心师资团队包括学界权威与一线从业者。例如：
  李峰教授（上海高金会计学教授）：主导《会计与财务分析基础》课程，通过企业并购案例解析财务数据在风控中的应用逻辑。
  胡捷教授（西北大学金融学博士）：在《金融科技技术场景全景图》中，结合B站“胡说金融”栏目案例，拆解开放银行与支付清算系统的技术架构。
  白硕博士（中科院博导）：讲授《区块链技术原理》，通过跨境贸易融资案例演示分布式账本技术的落地路径。
  教学风格聚焦转化：采用“理论推演-工具实操-项目复现”三步法，例如在《机器学习原理》模块中，利用保险理赔数据演示随机森林算法建模，将抽象公式转化为可运行的代码框架。