七月在线金融风控实战

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课程大纲

第一课 金融风控业务详解

知识点1: 各风控环节、方法及其意义

知识点2: A卡、B卡、C卡的区别与联系

知识点3: 职业规划:模型(机器学习) vs 策略(业务分析)

第二课 风控数据挖掘方法

知识点1: 金融风控的数据解析

知识点2: 风控特征的构造思路

实战项目: 利用数据挖掘制定风控策略

第三课 特征衍生

知识点1: 基础特征构造

知识点2: 百万级别的变量衍生方法

实战项目: 通过时间序列构造百万数量级的风控领域特征

第四课 特征筛选

知识点1: 三种特征筛选方法

知识点2: 分箱处理

知识点3: 特征变换

实战项目: 从海量特征中逐层筛选关键特征

第五课 逻辑回归评分卡

知识点1: 逻辑回归与正则化

知识点2: WOE变换

知识点3: 评分映射

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: 决策树算法、RandomForest算法

知识点2: XGBoost算法、LightGBM算法

知识点3: 风控模型的评价方法:KS/AUC/PSI

实战项目: 利用集成算法构建风控模型

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

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: 金融领域的长尾数据

知识点2: 模型融合方法简介

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.mp4

知识点1: 窘迫的冷启动项目

知识点2: 异常点检测与迁移模型

实战项目: 用无监督与迁移学习解决项目的冷启动问题

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: 利用深卷积神经网络破冰金融领域反欺诈

第十一课 异常检测实战

知识点1: 对企业风控系统需求的思考

知识点2: 前融合与后融、stacking

知识点3: 线上模型的稳定性问题

实战项目: 模型融合构建企业风控框架

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

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Scrapy
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