大学里金融系到底学了些什么？
具体的，比如微积分要学吗？高数呢？像这样的具体的。
不请自答，国内某top2高校商学院金融学专业，金融经济学方向（这个鬼就不要理我了），现已毕业并在一家投资股票二级市场的基金工作。
第一次在知乎回答问题，是因为觉得这个问题对很多不是很了解大学学什么的高中生甚至大学低年级学生非常重要，往往他们没有资源了解专业相关课程就选择了这个专业，学了4年自己不喜欢的东西，也自然就学不好，最后转行成本又非常高，说严重点耽误一辈子。我自己就来自某边陲小地，考入毕业的学校之后一度对很多课程非常反感，考虑转专业，后来也是机缘巧合之下才找到金融中自己感兴趣的点，现在工作非常开心。
希望也有别的同学来回答别的专业的课程和体验，让高中生们做出更明智的选择。
废话少说。
本质上讲，金融是关于未来，关于不确定性的学科。为什么会有金融，本质上是因为有的人有多余的钱，比如老人存的养老金，有的人需要自己没办法拿出来的钱，比如年轻人要创业，而金融就是研究这笔钱给出和拿到的过程中发生的事情，老人愿意以怎样的利率借给你，小年轻的初创企业只有十几个人七八条枪，估计能值多少钱？假设小年轻的企业只能支撑1年，且在这一年为老人挣100块，那老人愿意出多少现在的钱去换取1年后的100块钱呢，100肯定是不愿意的，因为有通货膨胀，95估计也不愿意，因为老人放银行也能挣到这5块钱，要是30块呢，年轻人又不愿意了，所以两者之间的平衡就成为了老人对年轻人企业的估值。这个估值过程叫现金流折现（DCF），武断一点说所有金融问题都是dcf问题，只不过根据现实的不同会更复杂。
从大类上讲，金融主要是两个内容，作为实体公司层面的公司财务（corporate finance），这个层面，你作为一个公司的财务官要懂得公司怎样融资，股权还是债权，这叫资本结构（capital structure）；公司内部要投资一个项目要怎么去决策，小到一次设备的改进，大到收购其他公司，都用现金流折现方法去考虑（DCF， discount cash flow ，当然还有其他方法但学术界最看重这个）；还有比如股利政策（dividend policy）等内容，这一大类课程最有名的就是公司财务（corporate finance）了，这个课程学透了算是学过金融学，国外往往要分两学期课程，国内只有一学期，学的又杂又快，课程又重要，易学难精，压力还是比较大的。另外，你的决策都是在你了解公司的财务情况的基础上作出的，所以为了了解公司的财务情况，你必须会一些基本的会计学，这个基础非常重要，否则你是没法学会corporate finance的。
第二类叫资产定价（asset pricing），这部分你的角色就变了，从公司内部人，变成了从外部评估一个公司的价值并进行投资的投资人，这部分课程有其他答主说的证券投资学（security investment），主要讲股票和债券的定价，其实仍然是DCF，但角度不同，而且用什么样的利率去discount，这就有CAPM（capital asset pricing model，资本资产定价模型，听名字吓唬住不少人，学了你就呵呵） APT（arbitrage pricing theory，套利定价理论）之类的东西。也会有专门的衍生品（financial derivatives）定价的课程，各种各样的衍生品都有，包括期货（futures）期权（option）互换（swap），还可以层层嵌套，比如swaption（option+swap），这部分要学好，数学就非常重要，期权应该是一个比较复杂但令人兴奋的东西了，它的定价也是最近30年学术界才有研究成果的东西，就是BSM（black-scholes model，布莱克-舒尔茨模型，上帝保佑我把名字拼对了），而要理解这个东西，你就又需要学习一些随机过程（stochastic process）的东西，都还要求你数学基础不错。
除此之外呢，你就需要了解一些金融的常识性的东西了，你要了解金融市场和金融机构（这门课就叫这个，financial markets and financial institutes），你要了解国家的宏观政策，基础利率，就要学货币银行学（money and banking）。
所以我们从以上的两大类课程就可以得知你需要什么样的基础课程（事实上以上课程都是二年级以上课程，之后说的主要是一年级课程）。
你要学数学，包括，微积分（calculus，我们学校学的那门叫高等数学b，稍微难一点，如果你看到衍生品已经两眼放光了，最好学数学分析，或者是本科去学数学或物理）、线性代数（linear algebra，矩阵什么的，为以后学计量经济学）、概率和统计（probability and statistics，这个比你高中学的难多了，而且也非常非常重要）、计量经济学（统计的一种应用，简单来讲就是回归regression，做学术研究要学的非常好，不做的话也是锻炼思维的好方式），作为金融学毕业的学生你必学衍生品，所以你的数学课得有布朗运动（brownian motion）、随机过程之类的东西，但是还是会被学数学的同学碾压（这就是为什么我们院的学生很多人去修数学双学位的原因）
你要学英语，因为外资给的工资高（泥垢了，这都是什么价值观），因为你会发现这行英语不好很难混下去的，很多教材中文翻译烂的一比，你得去看英文版，还要看英文的文献，如果你做学术英文是你的工作语言，如果你去实业界，投资银行、基金很多面试要英文，写邮件要英文。当然你说你就是想在国内实业公司混，其实也挺好，我们倡导多元价值观。
你要学一些经济学的基础，微观经济学、宏观经济学跑不了，金融本来就是经济的分支（我怎么觉得思考方式差别好大），学些经济学也让你分析一些行业的格局等等的时候有一个基本的框架。
你要学会计，刚说了，很重要的基础；学一点心理学，因为人不总是理性的（理性人假说是经济也是金融的最基本假设），其他破政治课我就不说了。
好了，以上基本是我经受过的训练，非常学院派，甚至认为市场是有效的，当前市场上的价格就是该股票应该有的价格。
然后你肯定听说过的一个搞投资的人叫巴菲特，他认为我以上说的内容全是bullshit（好词我都不翻译）。
为什么？你在金融学专业里学到的内容可能是各个学科里跟实际差最大的。因为你学到的几乎所有的金融模型都有一大堆的假设，而这些假设跟现实世界没什么关系（比如人是理性的，比如一个人可以用一点点钱投资世界上所有的投资品种，比如所有人对每个市场上的信息的理解过程都是一样），实际市场上你可以看到各种价格偏离的很离谱的行为，因为金融是对未来的预测，而人对未来不确定的事情是非常情绪化的，涨时气势如虹，跌时肝肠寸断，连机构投资者都如此，何况你邻居张大婶（你要知道中国的股票市场里80%是张大婶，20%是机构投资者）
所以真实的投资和学院里的金融学课程又是两码事了，比如学院你根据一个股票的波动率算出了折现率（其实就是CAPM），然后给公司未来的现金流折现，但巴菲特他从来不这么干。
所以说金融是一门实践极其重要的学科，早点出去金融机构实习，你好我好大家好。理论简单而实践复杂是这门学科的特点，不像工科，图做的不好你真的就是渣，考试是渣工作也是渣；金融是，你要连CAPM都不能理解你必然是渣，但你工作的时候把它当真了。。。too simple，sometimes naive
其实从投资的角度来看，也是有很多流派的。技术分析暂且不说，基本面就有强调价值投资（value investing）的巴菲特，（甚至早年巴菲特和现在的巴菲特思路都很不同），有强调成长股的Fisher。有做短期交易的trader，有做global macro（全球宏观）的索罗斯（他总是关注利率、汇率、大宗商品价格之类的东西，而不看具体的公司），还有一群数学家和物理学家组成的文艺复兴科技（renaissance technology），做高频交易（high frequency trading），好比天下很多门派，各有绝活，就看少侠你喜欢峨眉派还是喜欢灵鹫宫（怎么都是女的。。。）
我目前是对价值投资比较感兴趣，也推荐一些这个方面的书，起手可以看看祖师爷格雷厄姆的《聪明的投资者》（intelligent investor），然后就是那本圣经《证券分析》（security analysis），可以配合巴菲特50年代到70年代给股东的信来看，虚实结合；然后看看影响巴菲特现在思路的费舍老人家的《怎样选择成长股》（common stock，uncommon profit），这翻译我也是醉了，同时结合80年代后巴菲特的信来读，看看他风格的转变。塞斯卡拉曼应该说是第三代传人中执牛耳者，他的《安全边际》（margin of safety）写的很好，国内有一本邱国鹭写的《投资中最简单的事》，算是价值投资的中国实践。
同时你要积累各行各业的知识，因为投资不是凭空瞎想，投资哲学一定要落脚到具体的公司，公司是什么生意模式，上下游竞争如何，未来前景如何，都不是一朝一夕能学得完的，只能加油。
至于高频交易之类的东西，我不懂也不能乱说，就交给大神来吧。
这只是一篇中规中矩的东西，我的理想读者是一个完全不懂金融的高中生，我希望他知道如果选了金融专业接下来4年甚至一辈子要面临什么，我希望在这行里工作的人都是在信息充分披露的前提下凭兴趣选择它作为自己终身爱好的人，而不是因为据说赚钱多被父母逼来的人，毕竟人一生大概三分之一的时间在工作，如果做自己不喜欢的事，对自己，对家人，对上司都是一种折磨，与其在乎张大婶跟你吹嘘学金融有多挣钱，不如静下心来多搜集搜集信息，问问自己内心的声音。
才疏学浅，不胜羞愧，愿抛砖引玉。
-------------分割线好难找---------
金融本身不是科学，有不同的看法在所难免，很多有意思的评论也让我受益匪浅，就在后面补上跟他们的互动。
1.我提到中国股票市场80%都是散户，是有数据支持的，凡事我们能讲数据就不讲故事。http://i.ifeng.com/news/news?ch=rj_bd_me&vt=5&aid=54875696&mid=5nadIR&all=1&p=2
根据证监会副主席姚刚这篇讲话，a股85%的交易量由散户贡献，13%是机构投资者，只有2%是企业法人，也就是内部人。就持有市值来讲，企业法人持有58%，散户持有26%，机构持有15%左右。
我相信对价格形成起主导作用的是交易，因为没有交易就没有价格，所以我说80%都是张大婶，我还说少了。
2.有一个学工科的同学提出工科也并非学得好就用得好，还有动手能力和创新之类的，我觉得很有道理，我并不是工科生，说那样的话有些想当然，如果冒犯了你们我表示道歉。
我之所以用工科来做比较是因为我觉得你们学到的真的是truth，电动机是这个原理他现实世界虽然复杂很多，但原理还是一样。
金融则不然，没有一个买方（buyside）会用CAPM算出折现率去折未来的现金流，学校里的东西和实务真的差太多，甚至某些时候会阻碍你的思维，所以要读那些价值投资的书去了解实际做的人是什么想法，商学院不能像经济学系一样去思考投资问题，如果要真正管钱来做投资不能不懂学术界，也不能全信学术界。
3.有知友表示我很懂西方那一套（其实我差得远），但是讲来讲去的东西啊，太傻太天真，中国市场不是这样的。其实这些模型在西方都不被很多业界大佬认可，但你不可否认它教会了一种思考的方式。这一点其实我在文章里也写了。至于价值投资是否适合中国，这又是一个大问题了，推荐《投资中最简单的事》。邱国鹭也用自己的业绩说明了这一点。
4.我反复强调一点，我不是走数理金融那个路线的，做价值投资加一点成长。我看到知乎上有很多大神对这个方向有一些书单和需要技能的描述，希望大家多从他们的回答中获取这个方向的信息。另外我的回答中对这个方向的内容有任何错误也请提出来，我会认真修改，或者更希望你对quant方向做出一个类似的详细回答，相信能让目标读者了解更多，我只是个抛砖引玉的人。
5.啊！说来说去又说到了数学的问题，很多知友说数学不好能否做金融？这里要看你走哪条路了。走quant，数量化这条路的话，数学一定要好，不要有侥幸心理，本科去学数学、物理或者计算机，自己课外看点金融的东西，研究生去读国外读个MFE（master of financial engineering，金融工程硕士），或者再数量化一点就一直读到博士，国外的数量化方向的基金喜欢这样的人，对数学感兴趣，喜欢把问题量化来思考的同学去读读《宽客人生》这本书，看看自己是否喜欢这样的生活。
数学不好，能够思考一些非定量的问题（但是强调一点，能量化一定要量化，不能大而化之，而且一定要理性思考，价值投资有艺术的成分，但不是写诗），喜欢考虑一些商业模式、行业前景、竞争格局的问题，对自己情绪控制能力强的人（啧啧，种族天赋啊），可以从基本面的角度考虑投资，这其实和学校学的东西挺不一样的，可以看看上面推荐的那些价值投资的书，但请先有些会计基础。
不过无论如何，大学金融学的课程，数学不到一定水平是熬不下去的，还请掂量一下。成绩不好还是会影响以后的发展的。
总的来说，金融还是要求你理性思考问题，客观看待问题，能量化尽量量化，不能量化要通过质的比较去建立一个参照系。举个例子，你在做一个历史学的研究时，由于数据不足你在很多问题上很难量化，但你要讲证据，讲推理，讲逻辑，要以理服人而不是以情动人，虽然你用的是文字而不是公式来完成这个理论，但你是以一个理性的态度做这件事情。如果你在日常生活和学习中也喜欢这样的话，哪怕数学不好，你也是适合金融的。
如果你是比较感性的人，我相信在需要感性和直觉的领域（艺术、文学、设计）有你更好的位置，你会在那里找到你喜欢的东西，相信你真的热爱的话也会做得很好，也能活的很体面。
6.书单。
以下是鄙院投资学课程的老师推荐书单，很有趣味（都是纪实文学），相信作为各位俊杰进入金融大餐之前的前菜非常不错，但有一些也需要有一定的金融基础才能读懂，否则囫囵吞枣。
书单：
《摩根财团》
《大空头》
《非理性繁荣》
《宽客人生》
《史上最伟大的交易》
《门口的野蛮人》
《说谎者的扑克》
《伟大的博弈:华尔街金融帝国的崛起(1653～2011)》
《贼巢》
《大而不倒》
《拯救华尔街》
《漫步华尔街》
《与天为敌:风险探索传奇》
《高盛帝国》
《投资新革命》
《对冲基金风云录》
《最后的大佬》
个人看过：
《大空头》，08金融危机始末，讲的非常清晰，从几个很早就发现住房抵押贷款证券化产品问题的团体的角度出发，故事性、知识性都非常棒，记得不需要多少专业知识，但是在讲一些衍生品的时候还是要仔细理解。
《门口的野蛮人》，KKR收购RJR的巅峰之战始末，依稀记得是当时史上最大金额的收购，而且可以算作敌意收购了，私募股权基金（private equity）、投行、律所、要约收购、反敌意收购，读了你能明白很多业内机构的运作和生态，也能了解很多和交易相关的知识，不过要求懂些金融常识，否则读起来一知半解非常累。
《伟大的博弈》，华尔街的变迁史，有点吹有牛逼。。。但你能明白金融对经济发展的作用，适合给认为我们这些家伙就是一些对人类毫无益处又贪婪又狡猾的蛀虫骗子的人清清脑。
《漫步华尔街》，学院派观点普及书籍：市场是有效的，别选股票了买指数基金吧，那些基金经理都是骗人的没有人能击败市场。嗯，我不评论。
《高盛帝国》、世界上最成功的投资银行之一（想了想还是加上之一，怕被大banker们打）的发展历程，嚷嚷着去投行总要懂投行是什么吧。顺便说一句：求求求求求你们不要看《货币战争》了好吗？
《对冲基金风云录》，感觉作者一直在装x，我们这群人多牛x多牛x，有钱就是任性啊。。。
7.巴菲特不会告诉我他爸爸是证交所高官是吧？意思是知识都没用关键要是富二代是吧？
不妨先去看看《滚雪球》这本书，巴菲特官方传记，先给自己清清脑。
辟谣：
巴菲特的父亲当过国会议员，跟证券交易所没有关系，他本职工作是在奥马哈当地开一家小的券商，当上国会议员是本地共和党没有其他候选人的情况下被赶鸭子上架结果逆袭成功的（之前没有人认为他会成功）。所以巴菲特家只能说是美国中产阶级，远非上流社会超级富豪。
如果你要推销一种拼爹论的话不妨想想，美国有500多名国会议员，但只有一个巴菲特，一个人在500人中当第一名似乎也不太容易？
别一副我奋斗了二十年才能坐在你面前喝咖啡的样子，难道你死前回忆的不是那摸爬滚打的20年，而是一杯咖啡？
我会在评论里看大家的问题，有代表性的我集中修改原帖来回复。重申，真的希望给想了解金融是什么的高中生一个明智选择的基础，我知道知乎大神多，希望大家都出一份力来帮助他们，我只是抛砖引玉。
金融系学生，学院派的本科金融学专业培养基本上如最高票答案所讲，不过我认为他的答案框架可能不够明晰。
金融学说到底就是研究在随机条件下资金剩余方的资金向资金紧缺方转移的学科；说得简单点，就是研究资金融通过程的学科。与经济学一样，金融学既要研究个体金融行为，也要研究群体金融行为，因此，从大的层面讲，金融学应当分为微观金融学和宏观金融学。本科的金融学学习也基本按照这个框架来安排课程。
其中，微观金融学是研究个体的金融行为。这里的个体，可以是一家公司，也可以是一个投资者；但不管是哪一种角色，都需要融资和投资。
对公司的金融行为所进行的研究，被称为公司金融学（corporate finance）。为此，我们要研究：1）如何为公司进行定价？ 这个是兼并与收购（Mergers & Acquisition）的理论基础；2）公司应当如何进行投资？ 对此，需要搞清楚如何进行项目评估。以NPV（净收益）法则和CAPM（资本资产定价）模型为基础，延伸出了实物期权、资本预算等问题； 同时，针对公司运营的财务数据问题，还需要学习会计学原理、中级财务会计。3）公司应当如何进行融资？ 对此，需要搞清楚有哪些融资方式（债券、普通股、优先股等）、如何选择融资方式、采取怎样的资本结构、选择怎样的股利政策等问题。其中包括著名的MM定理； 而为公司的融资行为提供服务的就是投资银行，对此开设投资银行理论与实务课程。4）公司应当如何提高效率？ 对此，公司治理（corporate governance）是研究这个的学科。
而对于投资者的金融行为所进行的研究，被称为投资学原理（Principles of Investment）。为此，我们要研究：1）市场是否是有效的？也就是说，市场能否充分消化所有信息，并将其放映在金融产品的价格中？对此，有两个理论，一是有效市场假说（Efficient Market Hypothesis）；二是行为金融学（Behavioral Finance）， 这个相对比较成熟，因此单独成为一门课程。2）有哪些金融产品可以进行投资？一般来说，金融市场划分为许多种产品的市场，包括固定收益证券、股票、期权、期货、外汇等，对不同的市场进行深入的研究，便发展为金融市场学（Financial Markets）。3）如何为金融产品进行定价？如何对金融产品进行定价，涉及到对各种金融产品特性的研究，从而开发出一系列数学模型，对此发展成金融工程（Financial Engineering）。4）如何投资？有这么多的产品，如何投资呢？对此，金融学的根基——马科维茨投资组合理论作出解答；同时，针对股票投资，还会学习会计报表分析、证券投资理论课程;针对更大的公司投资，可以选修风险投资导论课程。
而宏观金融学则解决政府的宏观调控、宏观变量对金融市场的影响等问题。针对利率、货币量、存款准备金等变量的研究，为货币银行学（Monetary and Banking）；针对外汇、汇率等变量的研究，为国际金融学（International Finance）；针对国际贸易的研究，为国际贸易学（International Trade）。
以上为本科所学的金融学课程框架，其中加粗的均为金融系开设课程，但有些为必修，有些为选修。
为培养金融学学习所需要的基本能力，大一、大二还会有基础课程，包括：1）数学能力高等数学（或数学分析）、线性代数、统计学、概率论与数理统计、计量经济学2）英语能力大学英语、其他各类英语课程。3）计算机能力基本的计算机课程、基础编程课程（VB或C语言），有余力者会选修matlab。4）基本的经济学素养政治经济学、微观经济学、宏观经济学
以上基础课程均为必修课程。
有问题欢迎指出，谢谢～
看了下以上答案，补充一点。
国内由于金融学科发展落后，导致很多金融学专业的培养方案里有什么国际金融、贸易之类的。不得不说，这实际上都是经济学的范畴，在美国叫开放经济下的宏观经济学（macroeconomics in open economy）。另外，没有什么宏观金融、微观金融的说法，（虽然有macrofinance但是个非常新的领域，和你们想的国际金融差了十万八千里，具体要说mit sloan的ivan werning是做这个领域的。看看paper再妄自定义吧。
所以国内金融学（包括所谓排名第一的人大）都是一堆土鳖照本宣科。目前国内的情况是，accounting衔接相对较好，finance差了一截。要知道，国外的finance就是公司金融（corporate finance theory）+资产定价（asset pricing）。国内做公司金融的水平呵呵，资产定价更是凤毛麟角。更可怕的是，几！乎！没！有！正！儿！八！经！的！美！国！金！融！博！士！
不信你们去看看cv，都是经济学博士在搞金融。当然美国也有很优秀的经济学phd进bschool的，但是那是非常顶尖的。回来中国的嘛.....坦白讲金融学phd就业和钱途在美国不是一般的好，供不应求饿状况加20+w刀的起薪国内是开不起这个价的，所以国内这些搞金融的都是假的。翻翻什么金融研究管理世界整天研究货币政策，货币政策是金融吗？建个dsge分析政策那叫宏观经济学！记住：国内除了清华经管、北大光华、上交高金、还有上财的一个管理科学研究所、人大汗青这几个地方外，没有真正做金融研究的地方！！但是会计等商学好很多，很多本科教育还是不错的。
还有就是pricing和econometrics也是两回事！类似之处在于对数学要求高，不过前者偏概率后者偏统计。我觉得很多（包括国内顶尖地方毕业但是“偏应用”的）学生都有误解。econometrics主要从拟合预测时间数据入手，什么arma、garch、var模型等等，感兴趣可以看hamilton的书，涉及到dynamic panel data可以看arellano和bohhome的一些研究。两个人分别是动态面板老一辈和青年辈大师。这块国内黄卓（ccer）在搞，水平呵呵。pricing是定价，二者完全不一样！
最后不得不说，从这个问题的几个回答来看国内金融学教育要比想象中更差。当然说真话是得罪人的，在此匿了。想要搞金融搞出前途，要么本科搞好会计和法律基础然后狂实习会忽悠，要么靠技术学好数学（概率统计）、计算机、物理，至少读到博士吧然后进hedge fund才是正道。国内那些券商...........也就挣点血汗钱了。浪费国家那么多聪明的孩子做这些低端活，真的不值。。。
过来人。
为了回答问题还专门回去看了一眼当年的成绩单。。。
北大光华金融学本科，金融民工多年。
光华的金融学整个课程体系其实还行。因为是就业导向，所以比较贴近潮流和实际。当然，毕竟是国内土鳖，所以不少地方还是有改进空间的。
除了选修课和一些全校必修，专业相关的课程大致可以分成几大类：
1、基础课
数学：高数B（理科），线性代数B（理科），概率论基础，数理统计，金融数学
比较万金油的安排，金融需要的那一点数学都照顾到了，但又不是太深（太深了花费很多时间而意义有限）。如果想进一步往深入发展，我们当时不少同学有去数学双学位
英语：商务英语
很必要，对不少人的英语听说都有挺大提升。更关键的是让大家认识到了英语的重要性，了解了需要重点努力的方向和有了张口的勇气，是一个非常好的课程设置。
社会心理学：不像英语和数学那么和金融直接相关。但是毕业之后感觉掌握了一些很基本的分析工具和框架，有时候帮助还挺大的，比如认知失调啥的。
计算机语言：当时我们学的是Python，学的时候感觉挺有趣的（早知道当时应该去学计算机），后来长期不用都还给老师了。不过现在看起来，当时学院还是挺有眼光的，知道Python以后会大行其道
2、经济学
经济学原理，微观经济学，宏观经济学，计量经济学，中国经济改革与发展（大杂烩，“厉教授讲诗词”）
我觉得经济学课程的设置很体现光华的就业导向和一些课程设置的理念。国内不少金融专业都有点像经济专业，很多经济类的专业课。光华在这点上一直坚持少而精，有个基本概念和框架就行。如果想就某一个领域深挖，还有比如劳动经济学，健康经济学（课程当时叫宏观经济与健康投资）这类的专门课程。
这5门课之中，前3门都是比较常见的，微观和宏观当年配置的老师是很不错的。计量我是在国外交换时候混的，所以教得怎么样不知道。最后那个大杂烩其实更像是百家讲坛而不是一门经济学专业课
3、金融学
货币金融学，公司财务管理，金融市场与金融机构，证券投资学，金融衍生工具，实证金融，财务报表分析，财务案例分析
哈哈，看起来也不太多是吧。
这里面金融市场与金融机构，证券投资学和金融衍生工具我都是在国外交换时候混的，所以again没办法评价。
公司财务管理我觉得是对我最重要的一门课。如果说后来在就业中有用到任何大学里学过的东西的话，基本上都是在这门课上学的。
实证金融挺有意思的，虽然和后来就业关系不大。基本上就是几个案例，用Stata去整理和分析数据，然后得出结论。前面几个case基本都是学习怎么用Stata，实际上有点像Stata培训课。最后的课题是有一点研究性质的。
货币金融学老实说有一点照本宣科，主要是澄清一些概念吧。另外两门课我印象不太深了，所以不评论，但总体算是比较贴近实际的课程设置。
4、其他
组织与管理，财务会计，营销学，策略与博弈，企业伦理
这里面我觉得最有用的就是财务会计，基本上后来在社会上混就靠着财务会计和公司财务管理了，非常重要的基础中的基础。作为一个金融从业人员，要是财务报表都搞不清楚那基本上也是告别大部分岗位了。
策略与博弈是非常有趣的一门课，让我第一次对于数学能对现实有这么强的概括和揭示能力感到很佩服。
组织与管理是门好课，但是和营销学一样，需要大量的实践经验才能理解那些理论和案例。缺乏经验的情况下只能背书和听故事。所以我觉得在本科时候开有点值得商榷，可能MBA或者EMBA会更合适些。
企业伦理这门课怎么说呢，有点离现实太远，现在真正很火的这些ESG之类的东西都没有，需要改变改变。
不知不觉就写了这么多，一边写也一边会一起了大学时候很多有趣的事情，有意思。
反省自己又来摸鱼了
top10交大安泰金融专业，大二下正式分专业，主修金融，辅修商务数据。
我们这届选课不分经院管院，我们中微计量等等是选金融（以及不少其他专业）必修的，很多课是为了毕业学分，可以根据自己兴趣选，介绍多的大部分是必修的，具体以后再补充，写累了。
补充一些内容，包括总体培养计划，课程对应书籍，书籍因为大一是在学校统一买的，而我又换了手机了，实在找不到原来的买书单，所以很多大一用书我不忘记了，买的二手书的我也记不清楚了，后续我淘宝买书的记录就都在，ps：淘宝还比学校便宜点。除此之外，还有慕课，我们金融学原理是和慕课结合一起上的，我们老师也会去慕课答疑，感兴趣的可以去看看。
我们2018级的培养计划应该比较独特，和2017级有很大区别，下一届没有了解。因为我们是大二下正式分流，分流之后课程仍然任选，所以我选修的课程也比较随意，没有浓厚的金融色彩。
这是我们的整体培养计划。
各类实习、实践中，必修是军训和工程体验与创新（很有交大特色，一般称为金工，如CAD线切割车床钳工等，我们大二上每周花半天一个下午进行的实践，不少成果我还保留着）
公共课程类每个学校估计差不多的。
通识核心类模块按照自己兴趣选择，有一定方向限制，可以看出我只是为了学分选了自然科学和工程科学与技术，本身不怎么感兴趣，人文和社科我很喜欢，基本上都是班上最高分，但是没什么用，这个成绩不计入核心学积分，不过上课挺开心的，我遇到的社科老师主要是国务的老师，都很负责很好的。
然后是基础类，这个估计每个学校也差不了太多，有两个概率统计是因为我重修了，我们当年是不覆盖成绩，但是以最后一次成绩而不是最高分成绩计入总成绩。
然后就是我主修的金融和辅修的商务数据科学了，首先是专业类课程五门。
其次是大锅炖，安泰所有专业的课程都任选，凭借兴趣。
这其中包括了我选修商务数据科学所需的四门课程，其中管理科学必修，剩下三门可以自己选择，辅修的学分算作个性化，不包括在专业选修所需的23学分中。
最后是我们的专业限选课程。
八学分就够了，据说我们老师回访毕业同学，大家表示最有用的是公司金融，其余的课程老师正咋努力使得课程更有用一点，比如我们的证券投资分析就做了一定改革，但是会不会更有用我就不知道了。固定收益证券分析，商业银行经营管理可能针对的面都比较窄，不从事相关行业没什么感觉。
大一上课程数学分析（C类）（6学分） 使用教材：大学数学——数学分析 上海交通大学数学系
我们使用的就是我们老师主要编写的教材，当时乃爷爷上课的时候，明明是拿着自己的笔记讲解，但是讲得内容基本上跟书上一样，只是一下子清楚简洁易懂了不少，我觉得乃爷爷应该负责了不少编写内容，除了我们自己的教材我还使用了一些广受好评的教材，做个推荐，非广告。
推荐教材：数学分析华东师大，数学分析复旦，吉米多维奇
因为我们老师上课讲得很好，所以数学分析华东师大和数学分析复旦我没怎么看，但是这两本是我问了很多同学学长学姐都评价比较好的编写很不错的教材，我主要用来做做题目，因为我们自己的教材没有答案，但是这两本我似乎记得有或者书上有差不多的例题，吉米多维奇主要用来做题，我倒是做了不少
数学分析大一上占6学分，一周上三次课，每次课两节课时，唯一有高中感觉的课，粗略地理解为高数+证明，微积分在期末考试占比很大，我依稀记得我大一上考试周前+考试周做完了几百道还是更多吉米多维奇的微积分，实数六大定理的互相证明证了一遍又一遍，并没有全部证明完，老师上课讲过的，书上例题，辅导资料有的，会自己证明很多遍，证明了一遍又一遍是因为证明完过几天就忘记了。
当时刚刚学淑芬，上课认真听讲，下课还是不会，找各种辅导资料，找到很多版本教材做例题，最好能做到类似的作业题目，一把辛酸泪。还是只做微积分简单点，幸好考试考得多的是微积分。
考期末考试的时候积分十分流畅，感觉很爽，最后一道还是两道简单证明（学得难一点，考得简单），忘记考的什么证明了，反正还算简单。
2. 政治经济学（2学分）使用教程：政治经济学马工程教材（我实在记不清了，就是挺厚的，讲得可以，是马工程系列教材）
政治经济学就是马克思主义政治经济学，书挺厚的，我们老师讲得不错。
3. 心理与行为（2学分）使用教材：忘记了，书挺好看的
心理与行为算是简单心理学，公平世界，吊桥效应等等简单心理学理论知识，我虽然记不清具体的名词了，但是很多心理学实验挺有意思，课程设计没有特意往经济金融方向靠，但是也涉及一些吧。书本简单，课程内容也简单，挺有意思的。
4. 管理学原理（3学分）使用教材：忘记了，书也可以
一些管理学理论，我们老师上课着重讲企业案例，不同老师风格很不一样。
5. 经济与管理精要（1学分）使用教材：无
因为我们大二下选专业，但是前面选课还是要照顾一下以后的专业，所以我们大一有这门课，让大家对各个专业有一定了解，主要就是听各个专业的老师吹垮垮，兼听则明偏听则信，各个专业利弊自己权衡。
6. 大学英语（3学分）使用教材：忘记了，书没怎么看，买的二手
英语两次小测，考TPO（老师会给范围，但是范围太多了吧）+课本（课文其实也没有很简单），一次期末（还是期末舒服，裸考就行，不用像小测一样纠结背还是不背）
7. 中国近代史纲要（3学分）使用教材：跟大家一样
大家都上过吧
8. 形势与政策（0.5学分）
大家都上过吧
9. 体育（1学分）
大家都上过吧（我体育一般70几，菜鸡本菜，瑜伽，刚好80，凑上运动会，跳卡路里，后来我们班又跳别的去了，衣服大概是金色翅膀，所以这个学期没怎么学瑜伽，运动会结束，有个新来的实习老师教我们拉丁舞，跳了爱的华尔兹，可惜实习老师没留下来，听说亚洲拉丁舞她一般第一）
10. 大学语文（2学分）使用教材：忘记了
自己选的通识课
大一下课程数学分析（C类）（6学分）使用教材：同上
刚上大学还以为淑芬要陪我四年（以为跟数学课一样），结果大一下再上一学期就结束了，因为上个学期考得不错，飘了，考差了。内容不记得了，还是不少微积分吧，但是期末主要考得应该是另外的知识，忘记了。
2. 线性代数（B类）（4学分）使用教材：忘记了，可能也是上海交大出版社
其实线性代数还挺简单的，就是证明我感觉需要做点题找点感觉，以及前半本书的知识密度偏低，后半本书偏高，容易考试周预习不到位。
大二上，我还去申请了线代辅导员，就是线上的群，负责讲题，比较累，钱少事多用爱发电。我报名的时候以为没钱，只是纯志愿者。只是刚好觉得自己学得还行，大学又太多空闲时间没什么事做无聊。结果有一点点钱，没钱的话，我觉得我是自由的志愿者，有一点点钱就只能好好干活，痛苦面具。有一说一，一个学期下来还是有几个学弟学妹挺好，不少人可能就当我是一个工具人吧。每天多的得抽出两三个小时做题目，少的可能不需要做题，时薪远不如发传单。
3. 经济学原理（4学分）使用教材：曼昆经济学原理，经典教材，科普读物，可以尝试
曼昆的经济学原理，简单易懂，经济学入门，我考差了，大三犹豫要不要重修，最后没去，因为感觉不太划算，考了88分，这门课我周围全是满绩的，90分以上的太多了，但我担心再重修万一翻车，以及四学分上课懒得去，就没重修了。
4. 程序设计（3学分）使用教材：忘记了，但是我也看书不多，可以随便找本经典教材看看
我们可以选C++或者Python，我选的Python。老师挺好的，学的比较基础，基础到不需要面向CSDN编程。考得也很简单。代码感觉几十行，很少，不涉及什么算法，大概高中数学水平就好。就真的基础，难一点的画过海龟什么的吧，忘记了。
5. 经济与管理精要（1学分）
继续听老师吹垮垮。
6. 思想道德修养与法律基础（3学分）
大家都上过吧（我们快退休的老师教的我，估计再过几年就忘记她了，mark一下，挺可爱的）
7. 军事理论（1学分）
大家都上过吧（我们老师我还有点依稀印象，中年男子，没什么特别记忆了）
8. 大学英语（3学分）
同上英语，这个学期当了一次英语课代表。
9. 新时代社会认知实践（2学分）
社会实践，我们团是跟着老师的立项，肿瘤药物定价方面的，读了一些文献，看了一些公众号文章，开了几次会，然后线下走访了一下，我对这方面兴趣不大，感觉医药背景的更适合一点。
10. 微生物的世界（2学分）使用教材：无
自然科学通识课，必须要学的，去了实验室，用了显微镜观察了一些细胞还有洋葱这类的吧，忘记了，三个人一台显微镜，我跟着农学还是哪里的男生一组，幸好他们操作挺好，我不会的还可以问问，我略微（严重）手残。
课总体还行吧。老师很和蔼。论文我本来想写口罩对感冒的作用，因为我室友觉得咳嗽等感冒在寝室也要戴口罩，最好睡觉也戴着，虽然我不是感冒的那位，但是我觉得这个说法有问题，想要写篇论文battle一下，但是找不到太多论文，数据和实验，就作罢。最后我写的什么主题忘记了。
11. 电子商务：创新与战略（2学分）使用教材：无
不知道为什么选了一门通选课，老师挺好的，主要就电商平台经济什么的吧，忘记了。我还是课代表，老师上课还让我们及时提意见，有什么就说，尽量改，不要最后评教打低分留言说hhh。
12. 社会政策：公平与福祉（2学分）
学了社会政策的知识，按照兴趣选的。十个人的大组，我是组长，我觉得我协调得还行了，我们组主题是扶贫，这门课老师挺好的，国务的老师我都挺喜欢的，可能因为我个人比较喜欢社科。
大一暑期学期海洋学导论（2学分）
为了工程科学与技术通识课选的，参观了一下实验室，夏季学期每周三次课，一次课三课时。
2. 广告的力量（2学分）
听说这门课挺有意思选的。两节课，每节课4个课时。我做了两张海报，PS做的，有一张用了四五个素材，我挺喜欢的，还有一个做得也挺可爱hhh。一个是命题作文，一个茶饮品的广告，一个是我看到素材库里自己发挥的两个小石头，love is love。可惜现在PS早就忘记了。
拍的视频广告是不要占座的，我们组头脑风暴了几次，最后出来的效果大家投票第二还是第三，二三十组吧，还挺高兴。为什么选占座，可能是因为大学大家为了座位比较拼。我为了坐淑芬前排，大一一年6点40起床，到教室7点，一直等到8点或者10点上课，有时候坐在教室玩手机，大部分时候做点作业什么的。有些人晚上放那里，或者有人早上放了东西走了吃早餐被晚来的扔了然后battle，这些乱七八糟就不说了，我都是一直坐在教室不动，早餐拿块饼干就离开寝室走去教室。因为座位，拥有了大一一年最健康的作息，感动。
大二上中级微观经济学（4学分）使用教材：范里安中级微观经济学 习题：钟根元中级微观经济学学习指南（都挺好的，可以买来自学）
听说中微很难，就学得比较认真，为了座位接着6点40起床。老师挺好的。大学聊得最多的老师。因为每周有答疑时间，我基本上每次都去hhh。因为这门课改变了一下自己研究生的选择方向。现在说不准研究生以后怎么选。
课程我感觉比较简单，范里安的教材特别好，老师也讲得很清楚。范里安的教材有个特点，所有内容都清清楚楚，我很讨厌模糊不清，这本书连延伸阅读读什么都讲了，每个知识的来龙去脉都讲解得不错，生怕大家不理解，我很喜欢这本书。
2. 中级宏观经济学（3学分）使用教材：中级宏观经济学 曼昆
这门课老师我很喜欢。作为教材，曼昆的中级宏观经济学我感觉一般般，他的经济学原理作为入门教材很不错，但是中级宏观经济学很多知识解释地没有很好，不过我们老师都补充了很多数学模型，辅以教材，我觉得不错。可惜我没考好，不然我会更喜欢的。犹豫了很久最后没有重修。
3. 会计学（2学分）使用教材：会计学原理 怀尔德
这门课挺实用的，基础会计学知识。本来会计学做账有个专有名词，忘记是什么了，就是把上个表的结果挪到下一个表，我还心想，这么简单的数学，直接再算一遍不就行了。后来做题目，多得我都麻木了，这里算好，填下个表，手动复制粘贴工具人。但是考试周没复习好，考得有点小崩。
4. 企业责任与伦理（2学分）使用教材：无
学了很多企业责任与伦理的论文，只记得弗里德曼了，然后功利主义这类的理论知识，我觉得挺实用有趣，这次鸿星尔克等等我特别想就这么课分析一下，但是目前懒得分析，以后再说。
5. 商业模式（2学分）使用教材：忘记了，推荐读物：创新者的窘境（我看过的，挺喜欢的）
就是平台经济等等吧，主要分析了苹果的商业模式。
6. 概率统计（3学分）使用教材：概率论与数理统计，购物车商品过期不存在，可能是交大的或者是浙大的，我忘记了，反正重修换了教材
推荐教材（老师推荐的，我买的，我没怎么看）：概率论基础教程罗斯 统计推断 卡塞拉，贝耶
推荐读物（重修老师推荐送的，但是一年了我连包装都还没拆开过，我错了）：女士品茶
我大学唯一重修了的，淑芬线代我都挺好，没想到最简单的概率统计翻车了，轻敌就会白给。本来出成绩想查分，老师通知开学找教务处，就算了。可能是步骤分基本上无了。
7. 工程体验与创新（2学分）
啊，我大一听说要做金工，以为是金融工程，没想到是金属的各种加工，不愧是上海交大orz。我们大概做了车工，钳工，铣工，线切割，3D打印，数控机床等等吧。
我一个手残党orz。我还记得我线切割做的麋鹿，很好看嘻嘻。3D打印是一个熊，还有一个忘记是什么的项目，我们做了一首小星星还是小幸运的歌。看的人多补图补视频。
8. 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论（3学分）
是新老师上课，还不错。
9. 形势与政策（0.5学分）
应该就是这门课，我们做了一个视频，街头采访，然后路人说祝福祖国的话或者念祝福祖国的现代诗，配乐是我和我的祖国，我感觉效果不错子，但是没有评上奖hhh。
10. 射艺（1学分）
射箭挺好玩的。学到了一个重要知识，当老是打不准的时候，不要再去纠正动作了，换个瞄准点就好。仅限于应付一下考试，老是纠结于姿势很容易打不准。以及是实打实的射艺，二十几米还是更远射穿了一杯豆浆的那种（那杯豆浆是踢足球的同学放的orz）。
11. 治理之善：公共行政热点解析（2学分）
国务的老师，一门通识课。大作业分析了空巢老人问题。个人作业我分析了一下，诶，一时忘记是什么理论知识了，但是是我唯一没翻资料写的小论文hhh。我果然比较喜欢社科类。老师讲得不错。
12. 领导力学习与实践（2学分）
这门课我还是课代表，各种作业还挺有意思。大作业采访了两个业界的老师，都和交大有一定关系，好像都是学长，挺和蔼的hhh。
大二下金融学原理（3学分）使用教材：金融学 博迪（我挺喜欢这本教材的，讲得不错，边看书边做上面的例题帮助理解）
推荐课程：唐宗明老师和沈思玮老师的慕课，老师很用心的，还会看反馈互动的，感兴趣可以去看看，老师确实挺用心的，不难比较基础，我们作为课堂预习
金融学入门，大二下四月份左右确定的专业，这个学期终于更偏金融了。这门课挺基础的，学点折现，计算一下房贷养老这类的，因为疫情，我们可以直接用Excel算。老师挺好的。
2. 货币金融学（2学分）使用教材：货币金融学 米什金 美国商学院版（我没怎么看，不清楚好坏）
和中级宏观经济学知识有一些重合，感觉学的挺多的，很多基础的知识，过一个概念的感觉，老师挺好
3. 商务统计学（2学分）使用教材：商务与经济统计 戴维安德森（感觉一般般，这门课比较基础，这本教材我感觉一般，前面很大一部分讲的概率统计，但是我也不知道有什么好教材）
概率统计的延伸，主要延伸的大概是统计知识，很多统计方法，我们半开卷。学完再去重修的概率统计，从头到尾我都没看过概率统计的书，也没来得及复习就考了，也考得不错（有一部分归功于听课和做作业）。作业还需要用R，初步学了一点R。
4. 计量经济学（3学分）使用教材：伍德里奇计量经济学（这本教材比较难，但是挺好的，没什么基础的可以看看简单的教材，我主要靠老师讲课，书越看越晕，推荐英文原版，中文可能存在一定翻译问题，本来计量就比较绕，再翻译问题就更绕了）
对于想做学术的来说很重要。
我们老师讲得很好，给我的感觉就是大部分老师可能只是把一棵树长什么样教给你，但是这个老师从根开始讲，还告诉你树怎么生长的，更高的树枝是什么。比喻地有点抽象hhh。
这门课作业还有点多，比其他老师的这门课作业都多，每次做都要一天左右，做的是数据处理（我用的Stata，我们老师比较推荐Eviews，因为金融计量用Eviews更好一点），每次做完作业，我桌面都满了OTZ，各种excel文件。
5. 管理科学（3学分）使用教材：数据、模型与决策 弗雷德里克希利尔（挺好的书，比较简单基础跟着做就好）
学了一些运筹学的知识，还有就是Excel中Solver以及决策树等等的运用，还有很多Excel小技巧在做题的时候涉及到了，挺实用的，比如Dijastra最优路径算法和Excel怎么处理的。我个人感觉有用，但是还没怎么用到。
以及，很多时候一些简单的处理可以用Excel，就是看起来不太高端，Excel初步处理转R，Python，Stata等等，因为有的处理我搞不来代码，只能朴实无华一下。
6. 机器学习（3学分）使用教材：机器学习 周志华（经典教材，我没怎么看过，主要听老师讲课，但这本书确实是经典教材hhh）
机器学习包括监督式学习，非监督式学习，监督式学习我们学了点分类和回归，也就是logistic regression，SVM，神经网络，决策树，随机森林，AdaBoost，Na?ve Bayesian，Linear regression，非监督式学习的K-means，Hierarchical Clustering，Gaussian Mixture，PCA，差不多就是机器学习都涉及了点，理论知识都学了一遍，老师是新来的老师，人很好长得帅讲得好。
代码的话，老师会给我们主代码，然后作业需要根据老师给的代码改一点，加点循环函数，条件判断等等简单的语句，幸好不用自己全写，感恩的心。
大作业刚好赶上疫情期间，我们做了人脸识别，识别是否戴口罩，包括静态和动态识别，因为我们调用了预训练过的CNN，还在GitHub上找到了原作者问了一些代码工作原理，但是配置Python环境真的很麻烦！我们还调参了，加了OpenCV。GitHub上的每一行代码找原作者或者网络或者试运行加了注释，最后给分没有很高，伤心了。不过也是因为考得简单大家分太高了可能大作业就严格一点。早知道自己构建简单一点的模型了。
7. 发展经济学（2学分）
8. 定价策略（2学分）
9. 国际经济学（2）（2学分）
10. 形势与政策（0.5学分）
11. 乒乓球（1学分）
疫情在家没有体测，再加上会乒乓球，唯一一次体育上90
12. 马克思主义基本原理（3学分）
大三上公司金融学（3学分）使用教材：公司理财 罗斯（经典教材，我没怎么看过）
据我们老师上课说，回访毕业生，很多都说公司金融学是大学学过最有用的课程了。学了MM定理，公司估值的几种方法，几种公司募集资金的方式等等吧。老师很好，讲得很清楚。
大作业做了DCF估值，做了个事件分析。
2. 证券投资分析（2学分）使用教材：投资学 兹维（应该还不错，但我没怎么看过）
这门课讲证券的，投资风险与收益，均值方差投资组合模型，指数模型，CAPM及扩展,DDM等等，还有宏观经济分析与行业分析，包括技术分析和基本面分析，据说是为了让课更有用一点加的。做投资顾问的话，宏观经济分析和行业分析这方面应该还挺有用的。
3. 固定收益证券分析（2学分）使用教材：没有使用教材，只有老师PPT，但是老师推荐了固定收益证券定价与利率风险管理 姚长辉 债券市场 分析与策略 弗兰克法博齐 债券组合管理 弗兰克法博齐等书
主要讲债，到期收益率与期限结构，利率风险及度量，债券定价等等吧，如果不是从事相关行业，估计学了也就学了。我们还做了模拟组合，买卖债券，我分析地好认真，还自己提出了一些买卖规则，但是是人工进行的，没有涉及机器学习hhh。
4. 区域经济学（3学分）使用教材：无
找数据做了点实证。
5. 组织设计与发展（2学分）使用教材：组织理论与设计 理查德（管理学不太会，判断不了好坏）
不太适合管理课程
6. 市场营销学（B类）
7. 环境经济学（2学分）使用教材：尹海涛老师给了我们书稿，应该快出版了，作者应该大概就是上海交通大学尹海涛老师吧，跟我们上课内容差不多，但是由于讲的英文，我只能判断差不多，书是中文的，很有意思，出版了可以买来看看，挺有趣的，内容不难但是有趣（是环境经济学，我刚刚淘宝发现了中国经济新开局，那我没看过，不知道讲的什么，环境经济学这本可能还没出版吧，不是广告）
全英文课堂听得最认真的一次（因为全英文走神了容易跟不上，不像中文走神了脑子里还有个印象orz），老师讲得很好，一些理论很有意思，碳交易市场等等，将有关环境的政策和经济理论相结合，分析很有意思。
8. 采购与供应管理（2学分）使用教材：老师给我们打印的PPT，似乎有成书，感兴趣可以看看，挺有意思的，上海交通大学骆建文老师采购与供应管理（上课挺有意思的，我不知道和上课区别大吗，因为我没看这本书，不是广告）
上课也认真听了，老师讲得不错，一些企业现实案例，大作业认真分析了一波小米。
9. 公司治理（2学分）使用教材：无
很有意思，股权结构，上市企业怎么割韭菜，公司章程，互相收购之间的battle，万科宝能之争等等，挺有趣的，老师也很好。
10. 概率统计（3学分）使用教材：同上
为了生活选择重修，遇到好多同一届的，大家大三上都在为了生活低头hhh，不过重修慎重，我了解到的重修除了我涨分比较多，好几个更低了。当时重修除了听课做作业，考试周完全抽不出时间复习，幸好分数还行。
大三下研究选题与论文写作（2学分）
为了毕业
2. 渠道管理（2学分）
3. 商业银行经营管理（2学分）使用教材：商业银行管理 彼得罗斯（其实我没怎么看，不清楚好坏）
商业银行的知识，做了大学最多的大作业，分析银行各种数据，了解银行监管指标。
4. 预测分析（2学分）使用教材： Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: principles and practice, 3nd edition.
英文版： https://otexts.com/fpp3/
中文版（目前只翻译了第二版，英文版是第三版，两版差别不大）: https://otexts.com/fppcn/
（这是老师给我们的网址，我保存的，是可以随便看的，不需要校园网，我刚刚特意断了校园网试了一下）
（看书记得下载R，RStudio，边看边做更好理解，书我没怎么看过，我主要跟老师上课，粗略看过挺好的）
和机器学习一个老师，唯一一个上过两门课的老师，这次用的R（也可以Python或者其他语言）。预测方法分定性定量，主要学的定量预测中的时间序列模型，非时间序列差不多就是机器学习学的那些吧。时间序列模型预测包括Exponential smoothing，ARIMA,神经网络，集成学习，都学了一遍原理+代码。
这次大作业就预测了一下销量价格，觉得神经网络（用了GRU,MLP，LSTM）+SARIMA有点简单了（很多组都在这上面加了不少内容），加了一下最近论文里的组合方法，不过总体比起机器学习大作业简单不少。
我终于写完了！！！
估计不少语病什么的，有人看再精细化+加图，或者我想挪到我的公众号的时候再精细化吧
注：不要找我要老师PPT，我不会给的，老师知识产权问题，有的老师有慕课可以看看的，或者有的老师出书了也可以看看。