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从零入门金融业信贷风控算法课程

 
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上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 

第一部份:初等概率论
1) 离散随机变量与离散分布
2) 连续随机变量与连续分布
3) 条件概率与贝叶斯公式
4) 马尔科夫矩阵
5) 案例:信贷违约的转移矩阵

第二部份:初等统计理论
1) 假设检验
2) 参数估计
3) 线性回归
4) 案例:性别对信贷违约的影响

第三部份:数据分析师的养成计划
1) 业务背景
2) 数据搜集与整理
3) 数据可视化与数据报表
4) 案例:信贷违约预测中的数据可视化

第四部份:python的介绍和入门
1) python语法
2) pandas,numpy,statsmodels,sklearn等常用包
3) 案例:pandas中的数据切片

第五部份:时间序列模型的应用
1) AR模型
2) MA模型
3) ARIMA模型
4) 其他常见的时间序列模型
5) 案例:从股票收益率的预测说起

第六部份:广义线性回归
1) 泊松回归
2) 逻辑回归
3) 案例:预测违约发生事件数

第七部份:分类场景之决策树与随机森林
1) 分类树的基本概念
2) 如何控制模型过拟合
3) 回归树的基本概念
4) 随机森林
5) 案例:信用卡的欺诈识别

第八部份:分类场景之支持向量机
1) 从线性可分说起
2) 对偶问题
3) 巧妙的核函数
4) 软间隔:妥协的艺术
5) SMO算法详解
6) 案例:信用卡的欺诈识别

第九部份:聚类场景之K均值聚类与K邻近聚类
1) K均值聚类:物以类聚、人以群分
2) K邻近聚类:近朱者赤、近墨者黑
3) 案例:信贷客群的聚类分析

第十部份:一统江湖之神经网络模型与深度学习模型
1) 神经网络模型的基本框架
2) 反向传播算法
3) 深度学习模型
4) TensorFlow的使用
5) 案例:信用卡的欺诈识别

第十一部份:模型性能评估
1) 回归模型的精度刻画
2) 分类模型的精度刻画
3) 案例:信用卡的欺诈识别

第十二部份:走近经典
1) EM算法
2) MCMC算法
3) 主成分分析
4) 案例:信用卡的欺诈识别模型中的降维

第十三部份:被忽视的也是重要的
1) 数据质量检验
2) 特征工程
3) 案例:信用卡的欺诈识别

 

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