课程名称：

Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）

本课程免费试听课程：数据科学实战：Python篇（案例：个人贷款违约预测模型）

课程购买链接：https://edu.hellobi.com/course/280

课程特色：

第一期的基础知识 （录播可看） + 第二期 （作业互动答疑每周1小时）+ 答疑前完成全部作业送书；养成式数据科学家培养模式，针对入门难、头绪乱、进步缓慢、缺乏业界经验、面试恐惧等问题提供解决方案。

1、资深讲师。多年咨询公司、企业内训、线下培训教学经验，得到国内最苛刻企业客户的认可；

2、注重实效。以数据科学实际运用主题为切入点，十次课程尽览商业数据分析的全场景；

3、规划全面。本课程体系架构经过6年市场检验，得到知名国企、外企、咨询公司认可，配套同名出版物《Python数据科学-技术详解与商业实践》已成为著名咨询公司企业内训的指定参考书；

4、无需基础。秉承大道至简的原则，用平易的语言诠释貌似艰深的算法，具有高中数学基础即可踏上通往数据科学家的道路；

5、终身学习。数据科学一旦入门，永无止境，本课程每期更新，终身学习，共同进步。

讲师简介：

Ben，资深数据科学专家和金融技术专家，北京大学会计学博士，中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。《Python数据科学：技术详解与商业实践》、《用商业案例学R语言数据挖掘》、《胸有成竹-数据分析的SAS EG进阶》作者。

2005年进入数据科学领域，先后在亚信、德勤、百度等企业从事电信、金融行业数据挖掘工作。专注于消费信贷和财富管理方面的数据治理、客户智能与风险智能领域。

学习方式：

本系列课程采取基础录播 + 在线直播方式，共10次课【前两次课免费试听】；

每周二晚上9:00-10:00针对给定的题目组织学员讨论并进行指导。学员有一周的学习和准备时间。为了督促学员学习，直播内容不提供录播、课件和脚本。

开课时间：2018年8月28日

客服：

加入学习后请添加客服微信：tianshansoft08（请注明：课程名称，发送支付截图），加入学员交流群中。  

课程目录：

第一讲： 数据科学家的武器库（对应图书第1章）   ---免费试听

1、数据科学的基本概念 

2、数理统计技术

3、数据挖掘的技术与方法

4、分类模型的评估方法

第二讲：Python基础（对应图书第2、3章）   ---免费试听

1、Python简介与安装Anaconda

2、Python基础数据类型与表达式

3、Python原生态数据结构

4、Python控制流、函数与模块

第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步（对应图书第4、5章） ---8月14日直播

1、使用描述性统计进行数据探索

2、制作报表与统计制图

3、数据可视化原则与报告PPT制作

4、讨论题目-化妆品销售数据的可视化分析：内容涉及业务报告的故事构思、对比分析、趋势分析、产品画像、客户画像与可视化

第四讲：二手房价格分析报告（对应图书第6、7章） ---8月21日直播

1、统计推论——大胆假设与小心求证

2、方差分析与相关分析——影响房价的单因素探索

3、线性回归——影响房价因素的系统性分析

4、业务分析报告的标准模板

5、讨论题目-建立上市公司绩效预测模型：基于企业的历史经营信息预测未来的营收状况。

第五讲：汽车贷款信用评分卡制作（对应图书第6、8章） ---8月29日直播

1、对违约预测的业务理解与建模流程

2、卡方检验——影响违约的单因素探索

3、逻辑回归——建立违约预测模型

4、数据挖掘报告的标准模板

5、讨论题目-信用评分卡模型：内容涉及变量筛选、WOE转换、建立模型、模型检验(ROC与KS)与评分卡制作

第六讲：电信客户流失预警（对应图书第9、10章）---9月4日直播

1、建立决策树——判别流失类型

2、构建神经网络——建立分类型的流失预警模型

3、讨论题目-量化选股模型：基本面与动量选股策略、制作因子指标、建立神经网络预测模型

第七讲：信用卡行为反欺诈模型(对应图书第11、12、16、17章) ---9月11日直播

1、集成学习在反欺诈模型的适用性

2、反欺诈模型的数据特征与不平衡数据处理

3、甜点：使用抽样调整、组合算法提升宽带营销预测模型的预测能力

4、凸优化、SVM、GBDT推导与分类模型算法总结

5、讨论题目-信用卡行为反欺诈模型：稀疏数据问题、神经网络反欺诈模型的难点、深度随机森林的优势

第八讲：慈善机构精准营销案例(对应图书第13章)  ---9月18日直播

1、特征工程需要解决的问题

2、连续变量压缩技术

3、分类变量压缩技术

4、讨论题目-信用卡客户流失预警模型：CRISP_DM建模流程、数据清洗、变量压缩、模型开发与评估

第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察(对应图书第13章)   ---9月25日直播

1、客户智能基础

2、客户360画像

3、聚类模型与客户细分

4、讨论题目-电信客户消费行为聚类：变量主题相关性分析、信息压缩、分布形式转换与客户分群描述

第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐(对应图书第15章)  ---10月9日直播

1、推荐系统设计

2、推荐算法适用性分析

3、购物篮分析与关联规则

4、讨论题目-电信公司产品捆绑销售策略制定：产品互补性分析与购物篮在捆绑销售中的实操

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