[量化交易] 2019年金融风控实战高清视频课程 12课 (课件资料代码齐全)

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    课程介绍:


    逐渐兴起的互联网金融热潮,极大的改变了人们的生活方式。在线支付、P2P理财、消费分期已经走入我们的生活。而金融的核心就是风控。

    你是否好奇你的芝麻信用分是如何计算的?你是否期待过有一天能自己设计、优化模型?

    本次课程将首次全面公开一线平台金融风控核心技术,覆盖风控全流程,从一线公司的业务出发。主要包括以下内容:

    1.五大思路:特征构造、特征选择、算法选择、损失函数构造、业务分析。

    2.四大风控算法:监督学习、无监督学习、弱监督学习、复杂网络算法。

    3.套完整的风控流程:数据抓取、反欺诈、风控策略、风控模型、催收。

    通过这门课程,不仅可以一窥神秘的金融风控领域的全貌、接触来自Exprian、Dis,cover、蚂蚁金服等巨头公司的顶级风控技术,更可以从最新颖、最前沿的项目中,学习如何针对实际业务定制算法、选择模型。

    授课版本:

    基于python3讲解

    应用场景:

    覆盖银行、现金贷、消费金融、P2P等多个金融领域。

    学习成果:

    1.全面了解信贷风控领域的算法与业务掌握百万量级变量衍生能完整、规范地搭建金融风控模型。

    2.掌握百万量级变量衍生变量筛选方法。

    3.开启为业务定制模型的思路踏入算法工程师的高精领域。

    4.积累大量一线业务经验成为瑞士军刀般的风控人才。

    需要基础:

    会Python和基本的统计学知识即可,适合想找金融风控相关工作、以及对金融风控感兴趣的同学。

    课程特色:

    1.内容全面

    覆盖数据抓取、反欺诈、策略、信贷模型、催收整个风控体系,全面解析信贷领域的数据分析方法与算法应用。

    2.项目新颖

    项目实例均是金融风控领域中最新颖、最前沿的算法和项目。

    3.业务出发

    通过对实际企业项目难点的思考,引出相应的解决方案。

    4.应用实战

    从策略分析,到机器学习模型,每次课都推出实例应用,注重深入浅出、真枪实战。

    十二大案例项目:

    1.金融风控业务大起底

    2.利用数据挖掘制定风控策略

    3.通过时间序列构造百万数量级的风控领域特征

    4.从海量特征中逐层筛选关键特征

    5.构建传统银行风控评分卡

    6.利用集成算法构建风控模型

    7.用无监督与迁移学习解决项目的冷启动问题

    8.利用融合算法解决金融领域的长尾数据问题

    9.利用弱监督方法解决样本不均衡问题

    10.利用深度学习方法破冰金融领域反欺诈

    11.利用社交网络分析实现反欺诈与风险控制

    12.模型融合构建企业风控框架

    课程目录:

    第一课 金融风控与反欺诈业务详解

    知识点1: 各风控环节、方法及其意义
    知识点2: 外部第三方数据概览
    实战项目: 反欺诈变量头脑风暴

    第二课 风控数据挖掘方法

    知识点1: ID3、C4.5、CART 决策树算法详解
    实战项目: 1.单变量数据分析与数据可视化
    实战项目: 2.利用决策树算法做风控规则挖掘
    第二阶段 机器学习的核心:特征工程

    第三课 特征工程(上)

    知识点1: 数据预处理与可视化
    知识点2: 数值、文本、时间型变量处理
    知识点3: 特征筛选
    实战项目: sklearn特征工程实战

    第四课 特征工程(下)

    知识点1: 基于时间序列的变量衍生方法
    知识点2: 结合业务的变量筛选方法
    知识点3: 特征处理(binning、woe、极值优化等)
    实战项目: 各种方法的python实现

    第五课 逻辑回归评分卡

    知识点1: 逻辑回归原理详解
    知识点2: 参数详解与调参优化
    知识点3: 评分映射与模型评价
    实战项目: 构建传统银行风控评分卡

    第六课 集成算法

    知识点1: 从DT到RandomForest
    知识点2: XGBoost、LightGBM、Catboost算法解析
    知识点3: 模型的参数与调优
    实战项目: 利用集成算法构建风控模型
    第四阶段 模型优化

    第七课 不均衡学习

    知识点1: 金融风控场景的样本不均衡
    知识点2: 下探、标签分裂、拒绝演绎、采样
    实战项目: 利用弱监督方法解决样本不均衡问题

    第八课 模型融合

    知识点1: 前融合、后融合
    知识点2: Stacking和Blending
    实战项目: 利用融合算法解决金融领域的长尾数据问题

    第九课 迁移学习

    知识点1: 冷启动项目
    知识点2: 常见迁移学习模型解析
    实战项目: 用迁移学习优化项目的冷启动问题

    第十课 深度学习与金融风控

    知识点1: 深度学习基础
    知识点2: 深度学习在风控领域的应用解析
    实战项目: 利用深度学习破冰金融反欺诈

    第十一课 异常检测实战

    知识点1: 常用异常检测算法解析
    实战项目: 1.异常检测方法实战项目冷启动
    实战项目: 2.异常检测方法实战金融反欺诈

    第十二课 社交网络分析与金融反欺诈

    知识点1: networkx简介
    知识点2: 社区发现、不一致性检验
    知识点3: 静态/动态分析、染色、关联特征提取
    实战项目: 利用社交网络分析实现反欺诈与风险控制


    课程截图:

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