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基于机器学习的信用风险管理系统
基于机器学习的信用风险管理系统
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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基于机器学习的信用风险管理系统
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
发放贷款是银行和金融机构的重要业务之一,客户的信用风险评估和管理就成为这些机构面临的重要风险。中国银行业协会、普华永道联合发布的《中国银行家调查报告(2018)》的调查结果显示,60.8%的银行家认为“不良贷款集中爆发”是银行业面临的主要风险,32.4%的银行家将“不良贷款增长”作为银行经营的最大压力来源。在实际贷款发放和管理过程中,常常是以各种信用风险评估模型对记录不足的人群进行风险评估,从而扩大金融市场的包容性,而人工智能正在这一过程中发挥巨大作用。 我们将利用客户房贷信用记录的各种替代数据构建机器学习模型,从而预测客户的偿还房贷的能力,并对其信用风险进行评价。具体来说,我们通过分析贷款申请客户的一般背景信息、财产信息、购房信息等诸多指标,在特征抽取、特征过滤等操作的基础上,使用机器学习方法构建模型建模,对贷款者的信用风险进行评价。
李老师:指南者留学人工智能方向老师
李老师: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 银行 金融
1
银行、金融领域核心项目
随着国家各种政策的出台和房地产行业形势的变化,各银行及金融机构的房贷业务也在收紧。在这种情形下,更精准地管理贷款风险无疑是维持和扩大市场规模的必要手段,掌握机器学习相关知识将在这一领域提升核心竞争力。
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、流形学习。
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
数据挖掘基本概念及步骤
数据挖掘定义、数据挖掘基本工具、数据挖掘的应用场景、数据挖掘问题分析、数据获取、数据清洗、特征工程、构建模型、模型调参、模型上线
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
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、逻辑斯特回归、SVM)、树模型(决策树,随机森林,GBDT)
无监督学习算法
K均值聚类算法,主成分分析(PCA),流形学习
示范项目精讲:居民收入预测模型
模型框架的搭建(pipeline)、网络搜索调参(gridsearch)、指标评估画图(auc and roc)
03
指导学员完成项目及项目报告,查验培训成果
项目内容
基于机器学习的信用风险管理系统
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。