金融风控实战(更新至4课)-2019年

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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
        

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