本项目基于上海交通大学上海高级金融学院超过10年高端金融人才和4年金融科技专业人才培养的成功经验，汇聚国际知名的学界与业界专家参与证书体系设计、考试标准制定、教材编写、课程教授题库建设和能力认证等*，深入研究全球金融科技行业发展趋势和用人单位的实际需求，围绕金融会计、金融学、大数据、人工智能、区块链、Python等金融科技核心内容，帮助学员掌握金融科技知识和实用技能，解决金融科技实际场景应用问题，最终成为复合型金融科技人才，推动我国金融科技蓬勃发展。
寻求企业转型或岗位转型的非金融或科技从业人员创业者、中高层管理者
有志于从事金融或科技行业的院校在校生、职场新秀
*中有机会机会接触到金融科技的法律、会计从业人员
《金融学基础》
《会计学与财务分析基础》
特许全球金融
科技师CGFT
科技模块
《Python语言基础》
《大数据技术原理及应用》
《机器学习原理及应用》
《区块链技术原理及应用》
全面系统地讲解6个课程科目的概念、原理、规律、方法，并讲解在实践应用中的逻辑、工具和难点。
章节练习
理论实践相结合，注重技能提升和场景应用，为岗位实践尊定扎实基础。
题库练习
通过科学化的题库练习设置，强化学员对金融科技知识体系的记忆与实务要点的掌握。
模拟考试
考前重点冲刺，“专业知识+实操技能+应用能力”全覆盖，培养金融理论与科技技术的基础扎实的复合型人才。
专家委员会核心成员均为来自于学界和业界的金融、科技领域*专家，学界的理论深度和业界的应用深度相结合，打造兼顾理论和应用的课程体系。
构建FinTech全面科学知识体系
基于金融、会计、风险管理、数量金融、区块链、大数据、人工智能、Python核心板块，通过场景化应用教学模式构建金融智能营销、智能风控、智能投资、智能财务分析等专业知识，建立系统化知识体系。
紧跟FinTech技术前沿热点趋势
项目在二级和三级阶段，紧跟国内国际金融科技领域前沿热点，让学员深入了解深度学习、强化学习、知识图谱、数字化转型、数据化运营、数据中台等。
聚焦FinTech实际金融场景应用
认证体系课程避免枯燥的理论知识技能的堆叠，重视金融科技实际场景应用问题，如支付、信贷、营销、财富管理、资产、风控、保险、理赔、电子银行等。
打造FinTech权威人才认证体系
认证体系注重科学性(信度和效度)，确保认证的高含金，确保能够科学有效评测人才技能和能力，课程覆盖“专业知识+实操技能+应用能力”，培养既通晓金融理论又掌握科技技术的复合型金融科技人才。
建立FinTech国际权威认证标准紧跟国家金融科技、新基建发展战略和全球金融科技发展趋势，积极探索和打造具有国际标准的金融科技人才培养模式，培养精通国际金融市场的通行规则，又具备科技创新理论功底的复合型金融科技人才。
金融科技教育市场纵览
*课:金融科技，教育市场纵览
第二章会计学与财务分析基础
掌握金融分析基础语言
*课:财务报告基本概念
第二课:三张主要报表
第三课:财务会计的基本假设和信息质量要求
第四课:权责发生制
第五课:会计分录
第六课:制作资产负债表与现金流量表
第七课:制作利润表(1)
第八课:制作利润表(2)
第九课:收入确认的基本概念
第十课:收入确认步骤
第十一课:履约义务的分析和收入确认
第十二课:应收账款和坏账准备
第十三课:合同负债（预收款项）
第十四课:资产的基本概念
第十五课:存货
第十六课:存货减值与财务分析
第十七课:固定资产的基本概念
第十八课:固定资产与财务操纵
第十九课:无形资产
第二十课:长期资产减值
第二十一课:费用资本化
第二十二课:商誉
第二十三课:以摊余成本计量的金融资产
第二十四课:以公允价值计量的金融资产
第二十五课:长期股权投资权益法
第二十六课:合并报表简介
第二十七课:负债的基本概念
第二十八课:股东权益
第二十九课:现金流量表
第三十课:现金流量表分析
第三十一课:财务报表分析与勾稽
第三十二课:关键财务比率
第三十三课:杜邦分析
第三十四课:基于基本面的量化投资策略
第三十五课:基于财务数据的信用违约模型
第三十六课:XBRL：可扩展商业报告语言
第三章金融学基础
理解金融产品和金融市场
*课:什么是金融？
第二课:货币体系
第三课:金融机构
第四课:金融市场
第五课:公司金融基础
第六课:证券估值基础
第七课:资产管理基础
第八课:总结与展望
第四章大数据技术原理及应用
大数据是金融科技之源与基
*课:数据库和大数据技术
第二课:关系数据库
第三课:数据库设计
第四课:数据存储
第五课:数据查询
第六课:事务管理
第七课:数据挖掘
第八课:自然语言处理与信息检索
第九课:知识图谱技术原理
第十课:常用数据库产品应用
第十一课:金融大数据应用
第十二课:常用金融数据库实务
第五章区块链技术原理及应用
区块链共识机制助力信用体系
*课:导言：数字化时代的信任架构与路径
第二课:密码学基础（1）历史、对称加密与哈希
第三课:密码学基础（2）非对称加密与数字签名
第四课:分布式系统与点对点网络
第五课:区块链的诞生与发展
第六课:基础账本（1）：时间不可逆的数据组织
第七课:基础账本（2）：价值的流通与守恒
第八课:共识机制（1）POW/POS/DPOS
第九课:共识机制（2）PBFT
第十课:智能合约概论
第十一课:智能合约的设计
第十二课:智能合约的图灵完备性
第十三课:激励机制与模型
第十四课:虚拟货币
第十五课:矿机与钱包
第十六课:商圈币与积分
第十七课:稳定币
第十八课:法定数字货币
第十九课:数字资产交易：中心化模式
第二十课:数字资产交易：去中心化模式
第二十一课:供应链金融
第二十二课:信用证与R3
第二十三课:数据交易
第二十四课:区块链防伪：存证、溯源与确权
第二十五课:一切皆挖矿：共享资源的社区化模式
第二十六课:区块链+开源数据库≥商业数据库
第二十七课:隐私保护：场景
第二十八课:隐私保护：技术原理
第二十九课:隐私保护：应用案例
第三十课:跨链技术
第三十一课:性能优化
第三十二课:关于区块链的误区种种
第三十三课:区块链的安全、运维和治理
第三十四课:区块链产业与投资前景分析
第三十五课:区块链落地方法论
第三十六课:区块链技术发展前景展望
第六章Python语言基础
数据分析建模之基础工具
*课:Python编程基本知识
第二课:复杂语句与编程结构
第三课:函数、模块与包装
第四课:面向对象的编程基础
第五课:标准库
第六课:NumPy模块
第七课:Pandas模块
第八课:Matplotlib模块
第九课:中国期货市场实例
第七章机器学习原理及应用
智能算法模型让金融更智能
*课:机器学习基础
第二课:逻辑回归，树模型和集成学习
第三课:支持向量机，无监督学习
第四课:神经网络和深度学习
第八章金融科技应用专题
学以致用解决金融场景问题
*课:金融科技专家访谈
第二课:金融科技应用课程
