¥21000:课程全新升级,咨询可优惠

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课程简介

随着互金行业的逐步成熟,门槛越来越高。事实上整个行业对简单的评分卡建模人员需求已经大大降低。然而市面上大部分的风控课程,仍主要介绍评分卡建模、或是一些开源的竞赛案例、学员学后因为经验欠缺,仍然找不到工作。

为了更好的适应企业需求,本课程第二期全面升级,将目标定位为建模经验丰富的中高级岗位。增加大量细分场景下的已落地建模方案,深挖细节。由大厂专家手把手带你搭建属于自己的、可重复利用的、自动化工业化机器学习框架。并保证根据行业走势,动态的调整课程配置。

通过本门课你将掌握:

  • 完备的风控知识体系
  • 反欺诈与信用风险策略
  • 自动化的建模、策略分析框架
  • 各种特场景下的建模方案
  • 三个顶级大赛的优胜案例
  • 四个真正可以落地的企业级项目

这还不够,11月下旬,为了让学员进入项目阶段后更好的实战各项目,不但每周进行直播辅导,而且和其它方向的就业班一样,标准化项目阶段的完整流程:

  • 第一阶段 整体流程介绍与项目任务书发布
  • 第二阶段 特征工程与关键技术
  • 第三阶段 模型的精细化调优
  • 第四阶段 模型的评估与上线

最后,本第二期新增阶段考试,一切为了学员学的更好,最终更好的就业。

面向群体: 本课程适合应届研究生就业找工作,或在职上班族提升,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:

  • 985或211高校的CS、数学理工科相关专业的应届或往届研究生
  • 有2年以上开发经验或数据分析经验的优秀本科生
  • 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:信贷业务架构与业务分析

    • 1-风险流程体系详解
    • 2-模型梳理与算法选型
    • 3-常用指标解析与业务分析案例

    在线直播:额度模型与风控策略

    • 1-银行额度模型与风险定价
    • 2-现金贷、消费金融风控策略
    • 3-实用建模思路与模型较准

    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:Hive详解

    • 1-大数据基础
    • 2-Hql之增、删、查实战
    • 3-偏斜与查询优化

    在线直播:信贷特征衍生与筛选

    • 1-运营商变量深度挖掘
    • 2-业务特征筛选思路
    • 3-用户画像案例解析

    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:通晓线性模型的原理与应用

    • 1-从线性回归到逻辑回归
    • 2-如何理解梯度下降
    • 3-sklearn参数详解与调优

    在线直播:必须掌握的树模型原理与应用

    • 1-决策树与boosting
    • 2-XGBoost与LightGBM
    • 3-参数详解与调优
    • 4-Shapley Value 与 模型解释性

    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:反欺诈场景与建模(比如虚拟电话卡)

    • 1-反欺诈场景解析
    • 2-特征工程(通话记录、网络信息、短信、账单),与建模流程
    • 3-无监督模型在反欺诈中的应用

    在线直播:风控竞赛案例精华解析

    • 1-全球智能风控大赛案例
    • 2-小额用户贷款案例
    • 3-半监督信用评估案例

    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: 行为评分卡与催收评分卡

    • 1-概念与使用解析
    • 2-常用变量梳理
    • 3-序列模型与社交网络分析

    在线直播: 拒绝推断技术详解

    • 1-模型偏差问题
    • 2-拒绝演绎方法详解
    • 3-半监督学习
  • 第三部分 实战项目

    第一阶段 整体流程介绍与项目任务书发布

    在线直播:项目1 信贷准入模型背景与介绍,和项目3 自动化策略分析引擎背景与介绍。

    在线直播:项目2 保险理赔模型背景与数据解读,和项目4 迁移学习项目背景与冷启动流程。

    第二阶段 特征工程与关键技术

    在线直播:项目1 特征工程解析,和项目3 常用规则变量梳理。

    在线直播:项目2 WOE编码与特征筛选,和项目4 迁移学习基础梳理。

    第三阶段 精细化调优

    在线直播:项目1 特征与模型精细化调整,和项目3 分箱和自动策略组合。

    在线直播:项目2 自动化模型调优,和项目4 多模型融合迁移实现。

    第四阶段 评估、报告撰写与上线核对

    在线直播:项目1 模型评估与文档撰写,和项目3 撰写框架演示文档。

    在线直播:项目2 线上核对与变量监控,和项目4 风控模型部署流程。

    • 实战项目一

      信贷准入模型

      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

      保险理赔模型

      通过对用户数据的深入挖掘,构造保险理赔预测模型。项目知识点贯穿整个学习周期,通过完整的项目实操,理解实际工业界建模细节。并搭建属于自己的最优工业界建模框架。

    • 实战项目三

      自动化策略挖掘

      一个好的风控从业者,应当策略与模型并重 。本案例要求学员分析具体场景特点,利用机器学习挖掘业务规则,自动化的构造细分场景的策略引擎。

    • 实战项目四

      迁移学习模型构建跨场景风控模型

      当前海外贷款业务发展势头正猛,冷启动问题在所难免。本项目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,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 项目总结与就业辅导

    在线直播: 四大项目的总结与就业辅导

    • 1-项目1信贷准入模型、项目2保险理赔模型、项目3自动化策略挖掘、项目4迁移学习模型项目总结。
    • 2-简历的优化与调整:如何把课程项目写进简历里,需要突出哪些技术点、如何确定评估指标

    第二阶段 面试辅导与内推

    • 1-内推包括且不限于互联网名企
    • 2-跟踪每一个学员的就业动态,辅导每一次面试遇到的问题
    • 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。

  • 陈博士

    七月在线AI Lab负责人兼科学家。历任浪潮集团数据科学家,国家电网人工智能行业应用方向团队负责人。参与过一国家863项目,且曾主持一山东省自主创新及成果转化专项,发明专利十余项,专业论文十余篇。对机器学习、NLP相关技术的原理推导,以及深度学习在能源、通信、气象等行业的应用深有研究。

时间安排

2019年12月16日开班,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

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