大家好，我是Toby老師，今天介紹一門自研課程《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》，屬于騰訊課堂薪選課。

1.《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》程覆蓋多個(gè)核心知識(shí)點(diǎn)，包括風(fēng)控建模全流程知識(shí)介紹，信用評(píng)分卡，信用評(píng)分卡知識(shí)包含個(gè)人信用評(píng)分卡和企業(yè)信用評(píng)分卡知識(shí)；集成樹算法xgboost，lightgbm，catboost，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，多個(gè)異常值檢測(cè)算法，多個(gè)變量篩選算法，數(shù)據(jù)清洗全流程等，可用于kaggle競(jìng)賽或銀行模型項(xiàng)目。

2.《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》還覆蓋風(fēng)控業(yè)務(wù)常識(shí)等核心知識(shí)，就業(yè)指導(dǎo)等軟知識(shí)，有助于學(xué)員就業(yè)和工作時(shí)少踩坑。

3.《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》設(shè)計(jì)由易到難，包含Python編程環(huán)境搭建，機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)介紹，有助于小白快速入門和學(xué)習(xí)。

4.《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》課程有多個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，包括

（1）德國(guó)信用數(shù)據(jù)集Germancredit，個(gè)人信用評(píng)級(jí)模型；

（2）銀行g(shù)ive me some credit數(shù)據(jù)集，個(gè)人信用評(píng)級(jí)模型

（2）美國(guó)p2p鼻祖，現(xiàn)為金融科技公司的lendingclub數(shù)據(jù)集；

（3）中國(guó)移動(dòng)用戶信用智能評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集；

（4）江蘇城投企業(yè)數(shù)據(jù)集，企業(yè)信用評(píng)級(jí)模型。

《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》更多實(shí)戰(zhàn)案例會(huì)定期更新，是金融科技從業(yè)人員葵花寶典，記得收藏課程，點(diǎn)擊下面視頻可以詳細(xì)了解。

適用人群和用途

銀行，消費(fèi)金融，小額貸，現(xiàn)金貸等線上貸款場(chǎng)景的風(fēng)控建模相關(guān)工作人員，貸前審批模型人員或想今后從事模型崗位工作人員。

用于論文，作業(yè)，專利，大學(xué)生fintech建模競(jìng)賽，工作項(xiàng)目等等。

《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》課程針對(duì)消費(fèi)金融，現(xiàn)金貸等線上貸款場(chǎng)景，教會(huì)學(xué)員了解風(fēng)控發(fā)展歷史和風(fēng)控模型基礎(chǔ)知識(shí)。

互聯(lián)網(wǎng)充斥著各種數(shù)萬(wàn)元的天價(jià)課程和錯(cuò)誤信息，其中部分正確信息夾雜著少量錯(cuò)誤知識(shí)。別說(shuō)新手，很多老鳥也很難辨別。例如相關(guān)性大于0.6的變量要?jiǎng)h除？缺失率高于50%的變量要?jiǎng)h除？變量越多，模型AUC越高？評(píng)分卡哪種分箱算法最優(yōu)？catboost類別變量申明后，模型AUC一定提高？xgboost是最好集成樹算法？lightgbm缺點(diǎn)是啥？評(píng)分卡模型和邏輯回歸模型區(qū)別是什么？

Toby老師通過(guò)課程傳播專業(yè)知識(shí)，QQ群答疑解惑，幫助大家深入理解風(fēng)控模型知識(shí)，有利于面試，就業(yè)和工作。

講師
重慶未來(lái)之智信息技術(shù)咨詢服務(wù)有限公司創(chuàng)始人，持牌照消費(fèi)金融模型專家，有金融風(fēng)控模型算法專利，和中科院，中科大教授保持長(zhǎng)期項(xiàng)目合作；和同盾，聚信立等外部數(shù)據(jù)源公司有項(xiàng)目對(duì)接。熟悉消費(fèi)金融場(chǎng)景業(yè)務(wù)，線上線下業(yè)務(wù)，包括現(xiàn)金貸，商品貸，醫(yī)美，反欺詐，汽車金融等等。模型項(xiàng)目200+，擅長(zhǎng)Python機(jī)器學(xué)習(xí)建模，對(duì)于變量篩選，衍生變量構(gòu)造，變量缺失率高，正負(fù)樣本不平衡，共線性高，多算法比較，調(diào)參等疑難問(wèn)題有良好解決方法。原創(chuàng)課程，版權(quán)所有。

課程收益和目錄

1.風(fēng)控模型案例學(xué)習(xí)
2.風(fēng)控模型案例Python復(fù)現(xiàn)
3.Python基礎(chǔ)知識(shí)
4.Python編程環(huán)境搭建

課程目前包含32個(gè)章節(jié)，課程目錄如下。因課時(shí)太多，無(wú)法詳細(xì)展示，用戶可登錄課程頁(yè)面，了解課程詳細(xì)目錄。

課程部分技術(shù)細(xì)節(jié)展示

如果有一對(duì)一機(jī)器學(xué)習(xí)建模定制需求，可給up主留言

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