金融风控实战(更新至4课)-2019年

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    发表于 2019-7-17 09:06:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
    金融风控实战(更新至4课)-2019年
    金融风控实战(更新至4课)-2019年


    〖课程介绍〗:


       首次完整公开金融风控背后的技术

    〖课程目录〗:
    第一阶段 金融风控技术基础
            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
            第三阶段 机器学习与评分卡模型
            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
            第五阶段 高级风控模型
            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: 利用卷积神经网络破冰金融反欺诈
            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
            

    〖视频截图〗:
    金融风控实战(更新至4课)-2019年
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    这是好东西啊,服了
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