| 主講老師： | 曲融 |  |
| 課時(shí)安排： | 1-2天，6小時(shí)/天 | |
| 學(xué)習(xí)費(fèi)用： | 面議 | |
| 課程預(yù)約： | 隋老師  (微信同號(hào)) |
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| 課程簡(jiǎn)介： | 全面掌握金融科技的生態(tài)環(huán)境 全面理解金融科技基礎(chǔ)設(shè)施體系 深入理解云上銀行的智能風(fēng)控與智能營(yíng)銷 深入理解 云上銀行的數(shù)據(jù)分布式架構(gòu)體系 | |
| 內(nèi)訓(xùn)課程分類： | 綜合管理 | 人力資源 | 市場(chǎng)營(yíng)銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績(jī)效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng) | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國(guó)企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國(guó)學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長(zhǎng)培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
| 更新時(shí)間： | 2022-11-28 19:32 |
【課程收益】
2 全面掌握金融科技的生態(tài)環(huán)境
2 全面理解金融科技基礎(chǔ)設(shè)施體系
2 深入理解云上銀行的智能風(fēng)控與智能營(yíng)銷
2 深入理解 云上銀行的數(shù)據(jù)分布式架構(gòu)體系
【課程對(duì)象】銀行高管、企業(yè)高管、銀行部門負(fù)責(zé)人、銀行戰(zhàn)略研究負(fù)責(zé)人，銀行科技條線負(fù)責(zé)人，銀行科技條線工作人員
【課程特色】實(shí)戰(zhàn)派風(fēng)格、針對(duì)性強(qiáng)、追求“落地”文化
【課程時(shí)長(zhǎng)】6-12小時(shí)
【課程大綱】
模塊一 金融數(shù)據(jù)挖掘概述
n 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀
n 金融科技的主要應(yīng)用場(chǎng)景分析
n 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融業(yè)務(wù)分析中的作用
n 金融數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)架構(gòu)
n 金融數(shù)據(jù)挖掘的過程
模塊二 基于Python的金融數(shù)據(jù)挖掘方法
n Python的編程環(huán)境
l Anaconda，Jupeter Notebook，Spyder
l Scikit-learn庫的安裝和導(dǎo)入
n 應(yīng)用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
l 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出
l Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
l Pandas繪圖基礎(chǔ)
l Pandas數(shù)據(jù)處理
l 金融數(shù)據(jù)處理綜合應(yīng)用舉例
n 應(yīng)用Pandas進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
l 金融數(shù)據(jù)的常用統(tǒng)計(jì)計(jì)算
2 單列數(shù)據(jù)運(yùn)算，雙列數(shù)據(jù)的相關(guān)性運(yùn)算
l 金融數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)
2 單列數(shù)據(jù)的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)
2 多列數(shù)據(jù)的列聯(lián)表分析
2 數(shù)據(jù)描述的可視化
l 金融數(shù)據(jù)的推斷統(tǒng)計(jì)
2 推斷統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
2 基于樣本均值的推斷統(tǒng)計(jì)
2 基于樣本方差的推斷統(tǒng)計(jì)
2 樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
n 應(yīng)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘
l 基于金融數(shù)據(jù)的回歸分析
2 線性回歸，邏輯回歸
l 基于金融數(shù)據(jù)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)
2 有監(jiān)督學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
2 KNN分類器
2 樸素貝葉斯分類器
2 決策樹分類器
l 集成學(xué)習(xí)算法
2 集成學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介
2 Bagging集成學(xué)習(xí)算法
2 Adaboost集成學(xué)習(xí)算法
模塊三 金融數(shù)據(jù)挖掘在銀行場(chǎng)景的應(yīng)用舉例
n 金融數(shù)據(jù)挖掘在零售銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用
l 銀行風(fēng)險(xiǎn)管理概述
l 申請(qǐng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型與應(yīng)用分析
l 行為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型與應(yīng)用分析
l 欺詐風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型與應(yīng)用分析
n 金融數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用
l 客戶生命周期管理概述
l 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶細(xì)分與客戶營(yíng)銷
l 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系分析與管理
n 金融數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在巴塞爾資本協(xié)議下的銀行風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中的應(yīng)用
l 巴塞爾資本協(xié)議下的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量概述
l 風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中的數(shù)據(jù)挖掘算法
l 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在巴塞爾風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中的實(shí)踐案例
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