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本课程属于：032-另类数据、NLP与事件驱动研究 智能金融与金融工程 · 共 15 门相关课程，组合学习更完整。
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# 金融数据工程与实时计算

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=金融数据工程与实时计算的学习目… · 核心概念 · 整体知识框架与典型应用场景
课程导入目标=金融数据工…
02
金融数据基础
目标=金融市场数据类型 · 行情数据 · 交易数据
金融数据基础目标=金融市场数…
03
数据工程基础
目标=数据采集 · 清洗 · 转换
数据工程基础目标=数据采集
04
实时计算概念
目标=流处理 · 批处理 · Lambda架构
实时计算概念目标=流处理
05
金融数据采集实战
目标=使用API · 爬虫 · 消息队列采集实时行情与交易数据
金融数据采集实战API
06
数据清洗与标准化
目标=金融数据缺失值 · 异常值 · 时间对齐
数据清洗标准化
07
金融数据存储
目标=关系型数据库 · 时序数据库 · 列式存储
金融数据存储目标=关系型数据…
08
消息中间件
目标=Kafka · Pulsar · RabbitMQ在金融实时数据管道中…
消息间件
09
流处理框架入门
目标=Apache Flink · Spark Streaming · Storm的核心模型
流处理框架入门Apache
10
Flink核心编程
目标=DataStream API · 事件时间 · 水位线
Flink核心编程
11
实时行情计算
目标=基于流处理实现实时价格 · 成交量 · 涨跌幅
实时行情计算目标=基于流处理…
12
实时风险指标
目标=VaR · 波动率 · Beta
实时风险指标VaR
13
复杂事件处理
目标=模式匹配 · CEP在金融欺诈检测 · 异常交易监控与预警中的应用
复杂事件处理目标=模式匹配
14
数据管道编排
目标=Airflow · Dagster · Prefect等工具在金融批流混合任…
数据管道编排Airflow
15
数据质量与监控
目标=金融数据质量维度 · 校验规则 · 告警机制
数据质量监控
16
低延迟与高可用
目标=金融实时系统的延迟优化 · 容错设计 · 背压处理与 Exactly-Once…
低延迟高可用
17
量化交易中的实时计算
目标=因子实时计算 · 信号生成 · 回测与实盘的一致性保障
量化交易实时计算
18
实时风控系统案例
目标=构建反洗钱 · 信用风险 · 市场风险实时监控系统的架构与实现
实时风控系统案例目标=构建反洗钱
19
金融数据可视化
目标=实时仪表盘 · K线图 · 热力图
金融数据可视化目标=实时仪表盘
20
云原生与金融数据工程
目标=容器化 · Kubernetes · Serverless在金融实时计算中…
云原生金融数据工程
21
数据安全与合规
目标=金融数据隐私 · 加密 · 脱敏
数据安全合规
22
性能调优实战
目标=流处理作业并行度 · 内存管理 · 网络缓冲
性能调优实战目标=流处理作业…
23
常见问题与排错
目标=数据延迟 · 数据丢失 · 重复计算
常见问题排错
24
综合项目一
目标=实时行情数据管道——从采集 · 清洗 · 存储到实时指标计算的全流程实现
综合项目一目标=实时行情数…
25
综合项目二
目标=实时交易监控系统——基于Fli…
综合项目二Fli
26
综合项目三
目标=量化因子实时计算平台——多因子… · 存储与回测验证
综合项目三目标=量化因子实…
27
前沿技术展望
目标=AI与实时计算结合 · 边缘计算 · WebAssembly
前沿技术展望AI
28
课程回顾与知识体系
目标=梳理金融数据工程与实时计算的核…
课程回顾知识体系
29
最佳实践总结
目标=金融实时数据项目的架构原则 · 开发规范 · 运维经验与团队协作
最佳实践总结目标=金融实时数…
30
综合能力提升
目标=从需求分析到系统设计的完整案例…
综合能力提升目标=从需求分析…