【数据课程】风控专题课-CDA数据科学家训练营(深圳)
测试开头

无论是互联网金融还是传统金融,风控所占据的地位都是重中之重,风控能力不足,必然导致业务开展风险大,运营成本高,创新金融产品难落地。金融市场无法统筹全局,如何期求在金融领域占领一席之地,并确保业务体系能够顺畅进行?
本课程我们特邀金融风控领域的专家CDA数据分析研究院执行院长常国珍老师给大家讲讲如何用R语言进行金融风控建模。
为什么是R语言?
1、灵活、开放、免费;
2、丰富的数据类型、灵活多样的作图功能;
3、优秀的内在帮助系统;
4、数量众多的算法功能包(8000+ 扩展包);
5、可以部署在任何操作系统,例如Windows、Linux、Mac OS X、BSD、Unix;
6、高质量、广泛的统计分析、数据挖掘平台。
2、 课程介绍
课程包含9个案例,涵盖信用违约识别、欺诈违约识别等常见业务场景,适合有一定R/SAS基础的同学进阶学习。
CDA数据风控专题课
7月2-3日(周六周日2天) 9:00-12:00,13:30-16:30
南山区科技园中区科技中二路深圳软件园4栋530室
详情说明
培训方式:现场+远程
培训费用:1800元 远程:1200元
报名方式:页尾左下角点击“阅读原文”报名
优惠政策:三人以上9折优惠,5人以上8折优惠;在读全日制学生享受8折优惠;老学员8折优惠
3、 学习对象
银行、互联网金融、P2P平台行业相关从业;
使用过R语言或SAS等分析工具,有一定数据分析基础;
4、课程大纲
上午
第一讲预测类模型
07.02
2016
1.1贝叶斯网络
案例1: 信用违约建模案例(贝叶斯网络)
1.2决策树建模
案例2: 信用违约建模案例(决策树)
1.3 最大熵模型、极大似然估计与逻辑回归
案例3:信用违约建模案例(逻辑回归)
下午
1.4 神经网络
案例4:信用违约建模案例(神经网络)
1.5 支持向量机
案例5:违约推断
1.6 最近邻域法(KNN)
案例6:违约推断
1.7 模型验证与模型选择
上午
第二讲 降维
07.03
2016
2.1主成分分析PCA
案例7:信贷综合打分
案例8: 信用违约建模全流程
下午
第三讲: 样本聚类
3.1 层次聚类法
3.2 K-means
案例9: 银行欺诈识别模型
5、老师介绍
常老师:
会计学博士、社会学硕士,毕业于北京大学人口所,目前就读于北大光华管理学院,SAS公司数据挖掘与统计分析课程讲师。曾就职于方正国际金融事业部和长江商学院投资者研究中心。主持过商业银行数据挖掘平台建设、商业银行信用评分模型的构建与固化等商业项目。参与构建的股票量化投资模型被某大型基金公司采纳,并于2013年九月正式发行。
测试结尾

7月2号,深圳现场+远程,课程包含9个案例,涵盖信用违约识别、欺诈违约识别等常见业务场景,适合有一定R/SAS基础的同学进阶学习。
联系方式:13532804605
1、课程背景



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