我是2020年6月进入这个领域的。
实事求是的说，我之前没参加过专业改革，不知道怎么改革。这次大数据和会计专业改革的行动，是自我改革意识的觉醒，是一次单纯的有理想有诚意的盲目行动。——题词数字一（one）我也知道很多人提到专业改革，首先会问我，你是什么专业毕业的？今天群里也有人问我这个问题。说实话，我不知道该怎么定义我的专业。这个数字是我身边的人关注的，大部分都知道我的情况，所以在这里不厌其烦的再介绍一遍。本人毕业于洛阳师范学院数学系，后函授考取郑州大学计算机本科。工作后，我考了华中科技大学控制工程专业的研究生。就学历而言，不符合专业改革的推进。当然，我也做了一些小事。比如《证券市场红周刊》三年写专栏，部分文章被《上海证券报》、《经济参考报》等媒体发表。翻译了12本英文证券书，都是关于股票和期货的。所以和会计有点关系。这个判断在于读者。如果你觉得我这两把刀不适合专业改革，现在可以点右上角的×了。如果你是mac，那么左上角。谢谢你。注射毒品从我们今年上的两门新课程开始，这学期为会计专业大二学生开设了财务大数据分析和RPA财务机器人。名称由人民教育教学协会的人决定，我们可以根据学生的实际情况填写内容。虽然教委有自己的课程标准，但如果违背了“学生能看得懂、学得会、用得上”的根本原则，那么所谓的课程标准就没有实际意义。这学期我们同时在上这两门课，压力还是很大的。rpa有十节课，我们找到了企业的支持，给我们发了一个真人牛来上四节课。剩下的六节课由我们自己三个老师分，一个有计算机背景，一个纯金融背景，一个经济学专业。我们觉得这种由企业实战指导，计算机和会计专业一起备课，年轻人提供新的思路和想法的制度还是很合理的。至少在目前的情况下，是最好的安排。3我们对于rpa课程有一个原则，就是贴近实用性。什么实战打不起来，就扔了。所以我们买了市面上所有出版的rpa书。客观来说，除了一两本教材可以参考外，没什么可以用的。不是讲一大堆虚无缥缈的理论和历史概念，实战就是一个小例子。或者过于具体，无法坚持使用每个rpa控件。是一块砖，不是一个完整的任务，让人感觉支离破碎。当然，课后我们会形成自己最适合学生的教材。金融大数据分析这门课最有争议。其实我们至少写了三稿。目前市面上主流的金融大数据分析课程分为两类。第一类是原始财务报表分析，增加了可视化。就像换汤不换药一样。没什么竞争力。第二类是整个python流程。前面是基础，后面直接熊猫。numpy处理数据+上图。这是对学生实力的极大考验。坦白说，我觉得学生是学不会的。4我们是这样处理的。首先，我们开设了一门叫做Python金融基础的课程。这本书已经出版，已经教了一个学期了。全网独此一家。我们当时教材的编写思路是，这是一门金融专业的计算机逻辑思维训练课，为后来的rpa机器人打下基础。也证明了我们今年在rpa讲课的时候，上过Python金融基础课程的同学接受的如丝般顺口。你没学到的东西很粗糙。这本书的独唱是《打通金融和IT的最后一公里》。我们抛弃了python、类、对象、封装、多态和继承。侧重于数据类型，以及判断和循环。我对函数有一点涉猎。我们认为学生掌握了其中的逻辑，特别是使用了我们教材中推荐的raptor之后，就可以自己处理财务问题了，而且是可以运行的可视化过程。拿这个过程去和它交流，简直是丝滑。根据这学期的测试，我们的目标已经达到了。5
现在来说说如何开好金融大数据分析这门课。要对得起大数据这个词，首先你不会做财务报表分析。现在有很多不实的说法。如果所有的数据都是假的，你所有的方法都白费了。这是第一个层次。第二个层面是分析什么数据的问题。基本上在内控、运营、投融资、财务四个方面达成了共识。介绍一下我们团队，我，+一个计算机数据库老师，一个纯金融学老师，一个经济学研究生老师。无数个日日夜夜，无数次讨论。第三个层面是学生毕业后在小微企业就业的实际情况。现在很多企业你去企业都没有数据。你在分析什么？所以在这个课程的前五章，我们增加了一个无代码的流程搭建工具，来收集小微企业的数据。也就是企业erp系统的简易版，手机扫码就能实现全方位管理，然后沉淀数据进行分析。目前已经上了两个星期的课，同学们都能学会，觉得能用。他们甚至想到了一个数据流采集平台来结算身边人的择偶条件。我们也很欣慰地看到。学完这个，就是企业管理、内部控制、财务和投融资的分析案例。当然，我们不能穷尽这四个方面的所有案例。我们最多可以选择一两个案例来说明。它们主要是用来拓展学生分析此类问题的思路，是真正的引玉之道。以后学生的成绩肯定大于我们的案例。也希望他们回来，把他们的经典案例整理成章节，供我们更新教材。为了把这两部分联系起来，我可以把我的目录放在第六章。6财务数据分析，他的sop是标准操作流程。我们已经定义了它。然后是案例的分析步骤，最后结果的呈现，最重要的是给出的建议。以上任何一个都没有标准答案。只要文字有意义，逻辑通顺，能真正提高企业的质量和效率，这就是成功的财务大数据分析。所有偏离这个目标的方法和工具都应该扔进垃圾堆。为此，我们明确了金融服务于企业经营和资本保值增值的根本目的，并为此集中了所有的资源。比如我们最后都是做一个很大的视觉屏幕，那为什么一定要用python熊猫来画图呢？各种bi拖工具不都很好闻吗？这已经不是熊猫简单的问题，而是为什么要简化的问题。当然，这只是我们自己的一点点思考，并不是一个标准。课程体系到底应该是别人做好平台和内容后直接拿来用，还是我们根据学生实际自己开发？这取决于我们自己。前者很方便，但不一定会用；后一条路很难，但很值得。7今天我们在群里争论。大哥王林林说了一个系统，我没有征求他的同意。贴在下面:"我觉得大学训练应该是通过数据库saas系统融入学生的血液！然后学好sql数据查询！然后学python熊猫。"我觉得这是我们未来努力的方向。同时，他还有一句很中肯的话:“将来他到了工作岗位，他有多讨厌他的工作，他将来在新技术上能做出多大的努力。”当然，还是有很多中老年人无法改变观念，只能在繁琐无效的工作中耗尽一生。我觉得这是今天最好的。所以，我在想，也许，我们可以让学生们进来。我们的理念很简单很朴素。也就是说，它确实创造了一个学生能够理解、学习和使用的课程。在这九个字中，使用它们是关键。经过各种炒作，课程如此花哨，最终也不会用在企业中。这样的课程就不说了。8我今天语无伦次，就说说吧。
我们不怕引用我们的课程理念，你们的模仿和引用是对我们最大的肯定。本人微信1884889005，欢迎骚扰群。
