風(fēng)控專題課-CDA數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練營

開課地點(diǎn)：	深圳
授課時(shí)間：	2天
授課顧問：	常老師
開課時(shí)間：	2016-07-02
市場報(bào)價(jià)：	1200
購買價(jià)格：	960
課程排期	開課城市 開課日期 授課周期   廣東深圳 2016-07-02 2天
審核時(shí)間：	我要報(bào)名2016-06-21 14:39:14

　　

　　課程背景

　　無論是互聯(lián)網(wǎng)金融還是傳統(tǒng)金融，風(fēng)控所占據(jù)的地位都是重中之重，風(fēng)控能力不足，必然導(dǎo)致業(yè)務(wù)開展風(fēng)險(xiǎn)大，運(yùn)營成本高，創(chuàng)新金融產(chǎn)品難落地。

　　金融市場無法統(tǒng)籌全局，如何期求在金融領(lǐng)域占領(lǐng)一席之地，并確保業(yè)務(wù)體系能夠順暢進(jìn)行?

　　本課程我們特邀金融風(fēng)控領(lǐng)域的專家CDA數(shù)據(jù)分析研究院執(zhí)行院長常國珍老師給大家講講如何用R語言進(jìn)行金融風(fēng)控建模。

　　為什么是R語言?

　　靈活、開放、免費(fèi);

　　豐富的數(shù)據(jù)類型、靈活多樣的作圖功能;

　　優(yōu)秀的內(nèi)在幫助系統(tǒng);

　　數(shù)量眾多的算法功能包(8000+ 擴(kuò)展包);

　　可以部署在任何操作系統(tǒng)，例如Windows、Linux、Mac OS X、BSD、Unix;

　　高質(zhì)量、廣泛的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘平臺。

　　學(xué)習(xí)對象

　　銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融、P2P平臺行業(yè)相關(guān)從業(yè);

　　使用過R語言或SAS等分析工具，有一定數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ);

　　課程大綱

　　上午

　　第一講預(yù)測類模型

　　1.1貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

　　案例1: 信用違約建模案例(貝葉斯網(wǎng)絡(luò))

　　1.2決策樹建模

　　案例2: 信用違約建模案例(決策樹)

　　1.3 最大熵模型、極大似然估計(jì)與邏輯回歸

　　案例3:信用違約建模案例(邏輯回歸)

　　下午

　　1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　案例4:信用違約建模案例(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))

　　1.5 支持向量機(jī)

　　案例5:違約推斷

　　1.6 最近鄰域法(KNN)

　　案例6:違約推斷

　　1.7 模型驗(yàn)證與模型選擇

　　2016.07.03

　　上午

　　第二講 降維

　　2.1主成分分析PCA

　　案例7：信貸綜合打分

　　案例8: 信用違約建模全流程

　　下午

　　第三講: 樣本聚類

　　3.1 層次聚類法

　　3.2 K-means

　　案例9: 銀行欺詐識別模型

　　老師介紹

　　常老師

　　會計(jì)學(xué)博士、社會學(xué)碩士，畢業(yè)于北京大學(xué)人口所，目前就讀于北大光華管理學(xué)院，SAS公司數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析課程講師。曾就職于方正國際金融事業(yè)部和長江商學(xué)院投資者研究中心。

　　主持過商業(yè)銀行數(shù)據(jù)挖掘平臺建設(shè)、商業(yè)銀行信用評分模型的構(gòu)建與固化等商業(yè)項(xiàng)目。參與構(gòu)建的股票量化投資模型被某大型基金公司采納，并于2013年九月正式發(fā)行。