AI金融风控是近年来AI业界新兴起的方向之一,对算法与业务相结合的能力要求较高,但相比于CV、NLP等课程对工程能力要求略低。传说年薪百万的算法工程师的最主要特点,就是能为业务写出简洁优雅的损失函数。
在本就业班里,我们将通过各个大厂的风控&反欺诈项目,学习国内外巨头公司的顶级风控技术,并着重培养使用算法解决业务问题的思维,为百万年薪的算法职业生涯奠定基础。
本门课程设计核心,是能让每一位学员在简历上写出让面试官惊叹的实战项目。每一课都直击顶级公司的面试要害,为大家找到理想的工作保驾护航。
此外,在七月下旬时,课程进行了重大升级,把前六周中本来一周一次直播改成一周两次直播,相当于直接新增了如下六次直播(更重要的是课程没涨价):
面向群体: 因为本课程采用严格筛选制(通过率不到1/3),需要具备一定的基础能力才能报名通过,故以下同学优先:
申请学员(以下简称学员)填写报名申请表并附上简历,电话或远程面试通过后,才视为报名成功,然后学员和七月在线(以下简称机构)双方签订培训合同。
课程开始前,提供预习视频预习,课程开始后,每周安排直播、录播、实训、答疑,然后每两周考试一次,顺利通过阶段考试的学员,才能进入下一阶段的学习。未能通过考核的重新学习,做查漏补缺。
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在线实训:单变量数据分析与数据可视化,与利用决策树算法做风控规则挖掘
在线直播:业务分析实战
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风控领域的经典模型,在整个场景下应用非常广泛。选取目前业内最好的建模方法,辅以课上讲解的不均衡学习、弱监督学习等等方法,构建真实的信用评级模型。
伪造电话卡是当前黑产使用的主要欺诈手段之一。我们将基于电话卡的运营商数据,构造贷前反欺诈模型。
利用复杂网络算法构造金融用户的社交关系网,提取描述性特征并与监督模型结合训练反欺诈模型。
利用特征工程与异常检测算法对缺少欺诈样本标签的数据进行训练,得到无监督反欺诈模型。
利用特征工程与迁移学习对无样本积累的新场景进行建模,得到可以适用于新场景的风控模型。
针对特定方向的定制化项目(如推荐实战项目),进行项目与简历的最终调整与完善。然后安排名企面试官模拟面试与内推,面试与反馈迭代,最终帮助学员成功拿到offer。
针对学员入职后工作上遇到的技术方面问题,进行一周的跟踪服务,为学员稳定就业保驾护航。
量化工程师,原蚂蚁金服风控工程师,曾多次获ACM亚洲赛区金奖,毕业于复旦计算机系。先后工作于谷歌、百度、大众点评,熟练算法、Python数据分析等,对将数据转化为生产力有着丰富的经验。讲课注重循序渐进、深入浅出,特别是coding刷题实战广受欢迎。
知名数据挖掘专家,算法研究员。现供职于某大型独角兽公司金融部门,负责风控算法的研究工作。师从Exprian、Discover等公司顶级风控专家,有丰富的算法实战、优化经验。
2019年8月19日开学,越早报名越早享受到BAT大咖的一对一个性化定制。
一个半月的学习周期(包括直播、录播、实训、答疑、考试),一个半月的项目和就业周期,且配备全职科学家、全职助教、全职就业老师辅助讲师进行课程答疑、项目辅导、简历指导、就业内推。
收费:¥21000,包含课程费用、项目费用、就业费用,审核通过且报名后签订就业协议,了解详情或优惠,敬请咨询。
报名本就业班的步骤如下
PS:申请表和简历不得造假(包括但不限于:学历不得造假、教育经历不得造假、工作履历不得造假,一经发现,立即取消入学资格,且相关后果自负)。
周老师:18910848502(微信同步)
email:july@julyedu.com