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金融就业小班 第一期「七月下旬重大升级,BAT大咖小班教学,保证

发表日期:2019-08-20 | 来源 :幸运飞艇公众号 | 点击数: 次 收听:
 

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:贷后体系管理

1-贷后管理简介

2-行为评分卡详解

3-贷后策略分析

在线直播:搭建风控报表监控

1-待监控数据解析

2-业务监控指标设计

3-报表搭建

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:评分卡工程代码解析

1-特征工程精讲

2-基于IV的自动分箱与WOE映射

3-Bivar/PSI代码详解

在线直播:sql面试重难点攻克

1-条件查找、聚合查找、多表连接查询

2-HiveSQL函数详解

3-名企笔试题实战

第三阶段 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:LR与XGBoost原理详解

1-从线性回归到逻辑回归

2-从boosting到XGBoost

3-详解LR与XGBoost建模差异

在线直播:反欺诈模型实战(虚假电话卡)

1-运营商数据解析

2-特征工程(通话记录、网络信息、短信、账单)

3-建模与调优

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:Outlier Detective 算法详解

1-统计学方法

2-时空度量

3-相似性分析

4-集成方法

5-通过异常检测识别个体欺诈

在线直播:FM与特征交叉

1-FM详解

2-deepFM与Cross&deep

3-xdeepFM算法

4-通过xdeepFM进行特征交叉

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: Imbalance Learning算法详解

1-从随机过采样到SMOTE与ADASYN

2-原型生成与原型选择

3-过采样与下采样的组合方法

4-Ensemble

在线直播:半监督模型优化

1-self-learning与TSVM

2-标签传播算法与染色

3-CPLE

4-通过半监督算法进行特征衍生

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: 图算法详解

1-近邻相似性算法(DeepWalk,Node2Vec等)

2-空间结构相似性算法(Struc2Vec)

3-图卷积神经网络

4-通过图算法识别欺诈用户

在线直播: RNN时序建模实践

1-时间序列分析

2-从RNN到LSTM

3-注意力机制

4-通过LSTM进行时序建模

第三部分 实战项目

金融就业小班 第一期「七月下旬重大升级,BAT大咖小班教学,保证

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。

金融就业小班 第一期「七月下旬重大升级,BAT大咖小班教学,保证

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。

金融就业小班 第一期「七月下旬重大升级,BAT大咖小班教学,保证

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。

金融就业小班 第一期「七月下旬重大升级,BAT大咖小班教学,保证

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。

金融就业小班 第一期「七月下旬重大升级,BAT大咖小班教学,保证

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。

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