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必修课1：Python数据科学金融方向课程大纲
必修课2：搭建金融信贷风控中的机器学习模型课程大纲
立即学习
1： 第一讲： 数据科学家的武器库
课时1：数据科学的概念
课时2：以示例讲解数据建模和数学建模
课时3：数据科学的统计基础
课时4：面向应用的数据挖掘算法分类
课时5：各类算法的适用场景讲解
课时6：面向应用的分类模型评估
2： 第二讲：Python基础
课时7：Python介绍
课时8：Python基础数据类型和表达式
课时9：Python原生态数据结构(上)
课时10：Python原生态数据结构(下)
课时11：Python控制流
课时12：Python函数
课时13：Python模块的使用
3： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
课时14：描述性统计与探索型数据分析（上）
课时15：描述性统计与探索型数据分析（下）
课时16：描述性方法大全与Python绘图（上）
课时17：描述性方法大全与Python绘图（下）
课时18：统计制图原理
课时19：数据库基础
课时20：数据整合和数据清洗
课时21：数据整理
课时22：课后答疑
课时23：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1
课时24：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2
4： 第四讲：二手房价格分析报告
课时25：两变量关系检验方法综述
课时26：参数估计简介及概念介绍(上）
课时27：参数估计简介及概念介绍(下）
课时28：假设检验与单样本T检验(上)
课时29：假设检验与单样本T检验(下)
课时30：两样本T检验
课时31：方差分析
课时32：相关分析
课时33：相关知识点答疑
课时34：简单线性回归(上)
课时35：简单线性回归(下)
课时36：多元线性回归
课时37：课后作业与课程答疑
课时38：第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍
课时39：作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述
课时40：作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1
课时41：作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2
课时42：作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验
课时43：作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型
课时44：作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测
5： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
课时45：课程答疑1
课时46：线性回归检验（上）
课时47：线性回归检验（中）
课时48：线性回归检验（下）
课时49：逻辑回归基础（上）
课时50：逻辑回归基础（下）
课时51：课程答疑2
课时52：第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍
课时53：作业讲解2矩估计1
课时54：作业讲解3矩估计2
课时55：作业讲解4极大似然估计
课时56：作业讲解5线性回归的极大似然估计
课时57：作业讲解6逻辑回归的极大似然估计
课时58：作业讲解7模型调优
课时59：作业讲解8流失预警模型的调优
课时60：作业讲解9最近邻域法的参数调优
6： 第六讲：电信客户流失预警
课时61：课前答疑
课时62：决策树建模思路（上）
课时63：决策树建模思路（下）
课时64：决策树建模基本原理
课时65：Quinlan系列决策树建模原理-ID3
课时66：06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5
课时67：CART决策树建模原理
课时68：模型修剪-以CART为例
课时69：案例讲解1
课时70：神经网络基本概念
课时71：人工神经网络结构
课时72：感知器
课时73：案例讲解2
课时74：BP神经网络
课时75：课后答疑
7： 第七讲：个人银行反欺诈模型
课时76：不平衡分类概述
课时77：欠采样
课时78：过采样
课时79：综合采样
课时80：案例讲解
课时81：集成学习概述
课时82：随机森林
课时83：Adaboost算法
课时84：提升树、GBDT和XGBoost
8： 第八讲：慈善机构精准营销案例
课时85：多元统计基础与变量约减的思路
课时86：主成分分析理论基础1
课时87：主成分分析理论基础2
课时88：主成分分析理论基础3
课时89：主成分分析案例1
课时90：主成分分析案例2
课时91：因子分析1
课时92：因子分析2
课时93：稀疏主成分分析
课时94：变量聚类原理
课时95：变量聚类操作
课时96：答疑1
课时97：案例2：精准营销的两阶段预测模型1
课时98：案例2：精准营销的两阶段预测模型2
课时99：案例2：精准营销的两阶段预测模型3
课时100：案例2：精准营销的两阶段预测模型4
课时101：答疑2
9： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
课时102：凸优化基本概念
课时103：凸集的概念
课时104：凸函数
课时105：无约束凸优化计算
课时106：有约束凸优化计算
课时107：朴素贝叶斯分类器
课时108：支持向量机引论
课时109：线性可分的支持向量机
课时110：线性不可分的支持向量机
课时111：支持向量机使用案例
课时112：GBDT和分类模型评估(算法角度)
课时113：GBDT和分类模型评估(算法角度)
课时114：GBDT和分类模型评估(算法角度)
课时115：GBDT和分类模型评估(算法角度)
课时116：客户画像与标签体系
课时117：客户细分
课时118：聚类的基本逻辑
课时119：系统聚类(上)
课时120：系统聚类(下)
课时121：K-means聚类
课时122：使用决策树做聚类后客户分析
课时123：课后答疑
10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
课时124：智能推荐（上）
课时125：智能推荐（下）
课时126：购物篮分析与运用
课时127：关联规则（上）
课时128：关联规则（中）
课时129：关联规则（下）
课时130：序贯模型
课时131：相关性在推荐中的运用
课时132：答疑
立即学习
1： 数据分析与建模的基础知识
课时1：数据分析的基本概念
课时2：数据可视化
课时3：数据分析的常用模型
课时4：数据分析的常用工具
2： 互联网金融和信贷风控的概述
课时5：互联网金融简介和特点
课时6：互联网金融的主要模式
课时7：常见的个人信贷产品
课时8：个贷产品中的风险（上）
课时9：个贷产品中的风险（下）
3： 评分卡模型（A卡）：数据的预处理与特征构建
课时10：评分卡模型简介
课时11：特征构造
课时12：数据的质量检验
课时13：代码实现
4： 评分卡模型（A卡）：数据的预处理与特征构建（续）
课时14：特征的分箱
课时15：特征信息值与数值编码、单变量分析 、多变量分析
课时16：概念补充说明
课时17：代码实现
5： Logistic Regression（LR）在评分卡模型中的应用
课时18：逻辑回归模型的基本概念
课时19：基于LR模型的评分卡构建工作
课时20：尺度化2
6： 模型的验证、监控与调优
课时21：模型的区分度与预测性
课时22：模型的平稳性、模型调优以及代码讲解
7： 机器学习模型在信贷风控中的应用二：DNN模型
课时23：神经网络模型的概述、激活函数与损失函数
课时24：反向传播法
课时25：实际案例
课时26：代码讲解
8： 机器学习模型在信贷风控中的应用一：XGBoost模型
课时27：Gradient Boosting的概念
课时28：GBDT模型简介
课时29：GBDT的升级版：XGBoost
课时30：XGBoost模型在信贷风控中的应用
9： 组合模型在评分卡中的应用
课时31：元模型与集成模型
课时32：Bagging
课时33：Boosting
课时34：Stacking
课时35：案例及代码
10： 评分卡模型（B卡）的开发
课时36：基本概念
课时37：特征构造
课时38：模型开发
11： 评分卡模型中的前沿问题一：标签缺失的处理
课时39：标签缺失的定义
课时40：补全标签的方法（上）
课时41：补全标签的方法（下）
课时42：案例与代码
12： 评分卡模型中的前沿问题二：非平衡样本的处理
课时43：过采样与欠采样
课时44：SMOTE
课时45：样本权重法与案例

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  • Q：学习过程中遇到问题怎么办？

    A：可以直接在课程中独享的答疑区进行提问，讲师会积极回答问题。此外，凡参加课程的学员都会进入课程内容VIP群，讲师和社区专家会分享知识和答疑问题。

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