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摩根银行理财产品智能推送系统
摩根银行理财产品智能推送系统
掌握数据挖掘&机器学习核心技能
课程费用
¥4999
截止日期
报名已结束
已报人数
12/12人
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摩根银行理财产品智能推送系统
已报人数12 截止日期 报名已结束
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项目课程介绍
由浅入深,层层递进,透过数据挖掘,把握人工智能热点项目
在经济增速下行、利率市场化、金融脱媒化的背景下,银行业面临存贷款利差收窄、资本补充承压等多重挑战,提升非利息收入规模被更多银行重视起来。银行加速理财业务转型,大型银行纷纷设立理财子公司,创新理财产品和服务,中小银行则发力理财代销业务,自营理财和代理理财手续费及佣金收入大幅上升。 快速定位理财产品潜在客户是发展该业务的重要推动力,传统的电话促销方式投入高、效率低、产出少,随着金融与科技的加速融合,人工智能技术已经成为银行业的核心竞争力。本项目将使用摩根银行历史用户理财产品购买记录包括:工作、婚姻、教育、余额、联系次数等,利用人工智能技术对数据进行预处理以及特征工程,使用机器学习算法搭建用户购买意向预测系统,来达到智能推送功能。
梅老师:指南者留学人工智能方向老师
梅老师:指南者留学人工智能方向老师
项目特色及优势介绍
机器学习 智能推送 银行理财
1
产品推送核心项目*
传统电话营销方式随着人工智能大数据时代的到来,已经渐渐无法满足银行现有业务。利用前沿技术搭建预测模型,可以更快更准的帮我们抓住潜在客户,提高自身行业的竞争力。
2
机器学习&数据挖掘知识全覆盖
Python、Numpy、Pandas基础知识全覆盖,线性模型、树模型、K均值聚类算法、主成分分析。
3
专业核心竞争力
机器学习项目的培训内容是基于企业招聘人才、国外院校招生的标准精心设计,学员通过该培训项目可以完成从0到1的蜕变。
项目特色及优势介绍
往期课程项目成果展示
往期课程项目成果展示
以往期学员完成的“基于图像的电影推荐算法”项目为例
数据处理能力
数据处理能力
学会基本的数据抽样和数据探索技巧,熟练运用python进行数据清洗,数据集成、数据变换和数据规约,保证取样数据质量并划分测试集和训练集。
机器学习理论
机器学习理论
在学习概率与统计的基础上,掌握VC维、信息论、正则化、最优化等机器学习理论,了解有监督学习及无监督学习等基本机器学习模型。
基础开发能力
基础开发能力
掌握机器学习算法工程师必备的开发技能,在项目中,将每个环节都反复迭代优化调试,能够将复杂任务进行模块划分,实现逻辑抽象复用。
课程安排
理论学习与项目实战相结合
01
教授数据挖掘基础知识及软件工具
数据挖掘基本概念了解
数据挖掘定义、数据挖掘基本工具、挖掘算法的应用场景
Python入门及进阶
Python基础知识、Numpy(三方库)基础知识、Pandas(三方库)基础知识、数据可视化、sklearn
数据清洗与处理
缺失值处理、异常值处理、重复值处理、数据标准化、数据归一化、数据分箱、独热编码
02
机器学习算法精讲及居民收入预测模型实战
监督学习算法
线性模型(线性回归、逻辑回归)、树模型(决策树、随机森林)
无监督学习算法
K均值聚类算法、主成分分析(PCA)降维算法
示范项目精讲
回归模型项目、分类模型项目
03
指导学员完成项目及项目报告,查验培训成果
项目内容
摩根银行理财产品智能推送系统
使用工具
Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等主流数据挖掘工具
锻炼技能
数据挖掘项目的整体把握能力、数据读取与探索、数据的深层次加工、模型构建与算法选择、模型调参与框架搭建
常见问题
训练营持续时间多久?
训练营为期6-8周,其中前4周左右是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后2-4周授课老师和助教将会协助学员完成指定项目。
训练营是以怎样的方式进行?
训练营采用了视频+远程会议的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+作业成绩排名+名师全程陪伴的方式, 激发出学员的学习动力。学习是可以成为一件很有意思的事情。
分配的项目是自己独立完成,还是老师带着做?
我们的主讲老师和助教老师会带着你手把手的写代码,做项目,帮你更好的掌握数据分析的理论,陪你一起去踩实践过程中会遇到的坑。
完成项目制学习后,我们简历上的项目经历会不会雷同?
针对每个不同的班级,我们都设计了不同的项目,而且确保该项目仅针对此次学员,不会被重复使用。
项目完成后,我可以得到什么?
每个项目完成后,我们都会协助学生完成该项目的项目报告,报告完成后我们将颁发项目结课证书。