【原创课程 就业指导】大数据金融离线数据仓库项目实战与数据运营分析

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    发表于 2020-12-18 16:29:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    课程亮点:

    01.基于企业真实数仓项目讲解 贴合一线技术;
    02.结合金融业务,掌握互联网金融真实项目经验;
    03.老师准备10万条+练习数据,理论+实操练习;
    04.从环境安装讲解到数据报表展示,复盘整个业务系统;
    05.授课老师答疑,项目包装,就业指导;

    课程概要:

    本课程基于互联网金融目前在用的真实的大数据数据仓库项目讲解,通过本次项目实战的学习,学员可以掌握当前一线互联网金融公司真实项目经验,包括技术平台架构、核心的金融风控等业务知识
    以及大数据数仓的相关技术与应用,并最终生成项目需求、设计等文档。真正做到理论与项目实践结合,获取真实大数据团队项目中的宝贵经验。

    项目背景

    本套课程项目基于互联网最火爆的金融项目讲解,项目的业务包含两大板块,一方面是为有资金需求的小微企业、或中低收入人群提供信用咨询、信用贷款、风险管理、贷后还款等信贷服务;另一方面是,为高净值富裕人群提供包含理财咨询、资产组合配置、产品销售等财富管理服务。
    近期,A公司扩充线上渠道,通过多途径引流获取客户资源,扩大了公司的客户来源,实现了线上与线下相结合的经营模式,同时通过自动化的风险模型管理系统,实现大部分风险点自动控制,节省了大量的人力成本和资金成本。
    现在企业运营部门、财务部门、管理层期望通过建立数据仓库,完成对信贷金融业务的全面分析、梳理,摸清当前客户质量、风控管理的现状,为下一步的战略制定提供数据支撑。

    项目核心需求:

    01.集客户系统、风控系统、核心放款还款系统、组织和产品等数据,通过建立数据仓库,实现普惠数据集中、统一和贯通;

    02.完成客户主题分析,包含客户质量、客户结构、客户转换率等

    03.完成经营效率分析,通过对各流程环节的执行效率进行分析,找出有待改进的环节;

    04.完成风险管理分析,包含逾期率、首期违约率、产品违约率等;

    05.完成财务主题分析,包含产品贡献率、产品放款结构和趋势分析等,为未来的产品选型提供依据;

    06.按业务部门需求,提供最终的报表呈现方案,对指标、维度、指标口径、筛选方式进行规范化并实施。

    学习这门课程你将收获什么:

    01.掌握金融数据仓库项目建设的流程和实践方法;
    02.了解金融项目的整理流程和实操方法,为个人求职履历填上浓墨重彩的一笔;
    03.通过项目,巩固大数据组件的相关知识;
    04.老师准备了10万条练习数据,通过项目练习完成金融项目的整个闭环,相当于实际项目经验。

    讲师介绍:

    逍遥老师,在数据仓库、大数据领域从业15年,高级技术架构师,同时具有丰富的业务分析能力。从传统BI到大数据数据仓库经历过了整个数据领域发展进化的过程,10余年从事的项目从传统的证券、基金、保险到现在的互联网金融项目,积累并沉淀了丰富项目经验。目前在国内一线互联网金融上市公司从事大数据高级架构师工作。

    课程素材:

    安装工具及文档教程、课件讲义、数据结构表、程序脚本、练习数据(10万条+)

    适合人群

    零基础对大数据、数据分析、金融分析感兴趣的同学,适合应届生求职、技术转行以及需要真实项目经验的同学。

    技术平台大数据平台:

    hadoop、hive、flume(日志抽取)、sqoop(业务数据库抽取)
    数据展示:Tableau 业务数据:Mysql
    日志数据:nginx

    环境版本:

    hadoop-2.7.7
    jdk-8u
    mysql-5.7
    mysql-connector-java-8.0.11
    hive-2.3.7
    sqoop-1.4.7

    课表目录:

    第一章:数据仓库与大数据

    01.开篇之前:如何学习本套课程
    02.大数据金融课程介绍
    03.数据仓库与大数据仓库的起源
    04.数据仓库特点
    05.数据仓库与其他系统的关系

    第二章:数据仓库的技术选型

    01.数据流转技术架构
    02.数据仓库的技术选型
    03.数据仓库环境组件安装

    第三章:本地虚拟机与阿里云环境安装

    01.JDK与Hadoop的安装配置
    02.数据库Mysql安装配置
    03.hive安装配置
    04.sqoop安装配置

    第四章:项目背景与数据需求

    01.大数据仓库
    02.项目背景与关键数据需求
    03.Mysql业务数据恢复
    04.传统数据仓库架构

    第五章:数据仓库流程

    01.大数据金融数仓业务流程
    02.大数据金融数仓业务调研
    03.大数据金融数仓数据调研(上)
    04.大数据金融数仓数据调研(中)
    05.大数据金融数仓数据调研(下)

    第六章:数据仓库分层建设

    01.业务数据在系统之间的流转关系
    02.数据仓库分层建设
    03.数据仓库ODS层与DW层建设
    04.数据仓库建表命名规范
    05.字段定义原则
    06.sqoop导入命令-上
    07.sqoop导入命令-下

    第七章:数据仓库建模

    01.维度建模与范式建模
    02.维度建模-星型模型、雪花模型、星座模型
    03.维度建模-用户注册过程表
    04.维度建模-日期维度表
    05.维度建模-渠道维度表

    第八章:金融业务DW层模型开发实战

    01.OCR认证过程
    02.MD5认证过程
    03.信贷申请过程
    04.信贷审核过程
    05.提款与还款过程

    第九章:数据处理与任务调度

    01.常见的任务调度系统
    02.任务调度系统之crontab
    03.任务调度系统之airflow
    04.数据可视化之tableau的安装与使用

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