【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
请关注“恒诺新知”微信公众号，感谢“R语言“，”数据那些事儿“，”老俊俊的生信笔记“，”冷🈚️思“，“珞珈R”，“生信星球”的支持！
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