课程简介

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):

  • 1. 贷后体系管理
  • 2. 评分卡工程代码解析
  • 3. LR与XGBoost原理详解
  • 4. FM与特征交叉
  • 5. 半监督模型优化
  • 6. RNN时序建模实践

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:

  • 高校CS,数学理工科相关专业的往届或应届研究生,985或211的同学优先
  • 有2年以上开发经验或数据分析经验的本科生
  • 已有一定的机器学习、深度学习基础,比如学过七月在线的ML、DL课程

课程安排

  • 第一部分 报名审核

    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。

  • 第二部分 内容安排

    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。

    第一阶段 金融风控技术基础

    在线视频:金融风控与反欺诈业务详解

    • 1-各风控环节、方法及其意义
    • 2-外部第三方数据概览

    在线实训:反欺诈变量头脑风暴

    在线视频: 风控数据挖掘方法

    • 1-ID3、C4.5、CART 决策树算法详解
    • 2-风控规则与模型

    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

    • 1-案例背景与数据解析
    • 2-业务指标设计
    • 3-分析报告生成

    在线直播:保险理赔模型(上)

    • 1-项目背景、数据介绍
    • 2-企业级建模框架
    • 3-探索性数据分析与特征工程

    第二阶段 HiveSQL与特征工程

    在线视频: 特征工程(上)

    • 1-数据预处理与可视化
    • 2-数值、文本、时间型变量处理
    • 3-特征筛选

    在线实训: sklearn特征工程实战

    在线视频:特征工程(下)

    • 1-基于时间序列的变量衍生方法
    • 2-结合业务的变量筛选方法
    • 3-特征处理(binning、woe、极值优化等)

    在线实训:各种方法的python实现

    在线直播:SQL面试重难点攻克

    • 1-SQL基础
    • 2-Hive SQL 基础
    • 3-Hive SQL中的窗口函数

    在线直播:探索性数据分析案例详解

    • 1-项目背景与数据
    • 2-探索性数据分析
    • 3-特征工程与模型融合

    第三阶段 机器学习与评分卡

    在线视频:逻辑回归评分卡

    • 1-逻辑回归原理详解
    • 2-参数详解与调参优化
    • 3-评分映射与模型评价

    在线实训: 构建传统银行风控评分卡

    在线视频: 集成算法

    • 1-从DT到RandomForest
    • 2-XGBoost、LightGBM
    • 3-模型的参数与调优

    在线实训:利用集成算法构建风控模型

    在线直播:保险理赔模型(中)

    • 1-特征筛选方法介绍
    • 2-迭代特征删除
    • 3-IV、PSI、Bivar图的实现

    在线直播:保险理赔模型(下)

    • 1-自动化调参
    • 2-逐步特征删除
    • 3-项目报告

    第四阶段 异常检测与模型融合

    在线视频: 模型融合实战

    • 1-前融合、后融合
    • 2-Stacking和Blending

    在线实训 : 利用融合算法做变量衍生

    在线视频: 异常检测实战项目

    • 1-冷启动项目解析
    • 2-zscore检验与孤立森林算法

    在线实训 :异常检测方法实战:冷启动与金融反欺诈

    在线直播:AI金融风控竞赛详解

    • 1-三大经典项目背景
    • 2-数据清洗
    • 3-特征构造
    • 4-多种模型融合方案

    在线直播:运营商爬虫项目详解

    • 1-背景与数据介绍
    • 2-运营商数据的基础特征构造方法
    • 3-特征衍生与模型融合

    第五阶段 迁移学习与不均衡学习

    在线视频: 迁移学习实战

    • 1-冷启动项目
    • 2-常见迁移学习模型解析

    在线实训 :用迁移学习优化项目的冷启动问题

    在线视频: 不均衡学习实战

    • 1-金融风控场景的样本不均衡
    • 2-下探、标签分裂、拒绝演绎、采样

    在线实训 :利用弱监督方法解决样本不均衡问题

    在线直播:组合迁移学习项目详解

    • 1-背景与数据
    • 2-多种迁移学习方法组合策略
    • 3-建模与调优

    在线直播:幸存者偏差解决方案

    • 1-幸存者偏差的理解
    • 2-GAN与GMM
    • 3-半监督学习

    第六阶段 图算法与深度学习

    在线视频: 深度学习与金融风控

    • 1-深度学习基础
    • 2-深度学习在风控领域的应用解析

    在线实训 : Mnasnet的pytorch实现

    在线视频: 社交网络分析与金融反欺诈

    • 1-networkx简介
    • 2-社区发现、不一致性检验
    • 3-静态/动态分析、染色、关联特征提取

    在线实训 : 利用网络中心性进行特征提取

    在线直播: 反欺诈之图算法详解

    • 1-社区发现算法
    • 2-节点分类算法

    在线直播: RNN时序建模实践

    • 1-时间序列分析基础
    • 2-从RNN到LSTM
    • 3-LSTM模型的重点

    在线直播: 反欺诈的场景及分析流程

    在线直播: 传统评分卡建模与标准模型文档撰写

    在线直播: 风控流程与策略

  • 第三部分 实战项目

    • 实战项目一

      全流程风控评分模型

      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。

    • 实战项目二

      P2P反欺诈模型

      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。

    • 实战项目三

      复杂网络反欺诈模型

      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。

    • 实战项目四

      异常检测构建反欺诈模型

      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。

    • 实战项目五

      迁移学习模型构建跨场景风控模型

      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。

  • 第四部分 面试求职

    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。

    第一阶段 简历与项目定制

    • 1-大型公司的招聘方向与需求分析,并选择方向,然后针对特定方向的定制化项目,进行简历调整与完善:一份优质简历的基本原则、你的简历是怎么进出人才资源池的、校招/社招面试官是怎么阅读简历的
    • 2-实用面试技巧若干

    第二阶段 面试辅导与内推

    • 1-名企面试官模拟面试与内推 (BAT大咖讲师会给班级里面的每一位学员电话面试,按照BAT中AI/推荐算法工程师岗位的要求来面试并且打分,并当场给予分数反馈和调整建议)
    • 2-面试与反馈迭代
    • 注:实战项目会根据市场环境,学员综合情况动态调整。
  • 第五部分 入职护航

    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。

讲师介绍

  • 林奔

    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。

  • 梅老师

    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。

时间安排

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。

课程价格

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。

报名流程

报名本就业班的步骤如下

  • 1、点击此处,下载申请表
  • 2、填写好申请表后,和简历一并发送至邮箱:july@julyedu.com
  • 3、我们会在两个工作日之内沟通后续事宜

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)。

课程咨询

周老师:18910848502(微信同步)

email:july@julyedu.com

¥21000:课程全新升级,咨询可优惠

十一月内报名加送:新VIP[包未来一年在线课程和全年GPU]

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