Antが上場されたとき、JackMaは上海でスピーチをしました。Jack Maのコアロジックは実際には1つだけです。グローバルデジタルエコノミーの時代には、経済的な利点は1つだけです。それは、消費者のビッグデータに基づく純粋なクレジットです。
それをデータクレジットと呼ぶのもよいでしょう、それは住宅ローンよりも信頼性が高く、保証よりも安全であり、監督よりも優れており、未来志向の財産権であり、デジタル通貨の背後にあるコア住宅ローン資産であり、数を決定します通貨時代におけるクレジット作成の方向性、速度、規模。つまり、データクレジットを持っている人は誰でも、デジタル通貨を発行する権利を管理します。
データ信用判断は、財務リスク管理モデルに依存しています。より正確には、リスク管理モデルの知識を持っている人は誰でもデジタル通貨を発行する権利があります！
python財務リスク管理スコアカードモデルとデータ分析マイクロプロフェッショナルコースを学ぶためにすべての学生を歓迎し
ますhttps://edu.51cto.com/sd/f2e9b
ライセンスを受けた消費者金融モデルの専門家であるToby講師は、金融モデルアルゴリズムの特許を発明し、中国科学アカデミー、清華大学、Baidu、Tencent、iQiyi、Tongdun、Juxinli、Youmeng、その他のプラットフォーム、および多くの国内機関との長期的なプロジェクト協力を維持しました。財務経済大学にはモデルプロジェクトがあります。キャッシュローン、商品ローン、メディカルビューティー、不正防止オートファイナンスなどの消費者金融シナリオに精通している。Pythonの機械学習モデリング、変数の選択、派生変数の構築、高い変数の欠落率、不均衡な正と負のサンプル、高い共直線性、複数アルゴリズムの比較、パラメーターの調整などが得意です。
実用的な群衆
銀行、消費者金融、マイクロローン、現金ローン、およびリスク管理モデリングスタッフ、ローン前承認モデルスタッフ、大学生のフィンテックモデリングコンテスト、論文、特許に関連するその他のオンラインローンシナリオ。
コースの紹介：
Pythonファイナンシャルリスクコントロールスコアリングカードモデルとデータ分析マイクロプロフェッショナルコースには、「pythonクレジットスコアカードモデリング（コード付き）」、「pythonリスクコントロールモデリング実際の戦闘lendingClub」、「ファイナンシャルキャッシュローンユーザーデータ分析とポートレート」の3つのセットが含まれます。コースシリーズは合計約250レッスンで、3年以上にわたって記録されており、定期的に更新されています。この一連のマイクロプロフェッショナルコースは、インターネット上で最も包括的でプロフェッショナルなpythonクレジットモデリングチュートリアルです。
銀行での現金ローンや消費者金融などのオンラインローンシナリオの場合、金融クレジット分野でモデルやデータ分析を構築することは困難ですか？ロジスティック回帰スコアカード/ catboost / xgboost / lightgbm /およびその他のモデルは、pythonを使用して一度に実行できます。簡単なものから難しいものまで、ルーキーからキャグルレベルのモデリングマスターまで簡単に移動できます。問題が発生した場合は、質問に答える教師がいます〜実際のプロジェクトには、ドイツのクレジットカードデータ、P2PのlendingClub、Huaweiが開催するConsumer Credit Score Million Bonus Challengeが含まれます。カリキュラムモデリングデータの量は100,000以上で、乾物とクラシックです。
「Pythonクレジットスコアカードモデリング（コード付き）」：Pythonクレジットスコアカードの構築プロセスの360度の説明、コードと教師の回答。不均一なオンライン情報の欠点を補う
「Pythonリスクコントロールモデリング実際の戦闘LendingClub」このコースは、catboost、lightgbm、xgboostなどの統合ツリーモデルを対象としています。これら2つのコースのアルゴリズムの原則は異なります。
このコースのcatboost統合ツリーアルゴリズムには、可変カイ二乗ビニングを必要とせずに、欠落データの自動処理、自動パラメーター調整など、多くの利点があります。学習後、学生はデータの前処理、パラメータの調整、変数のビニングについて心配する必要がなくなります。このチュートリアルは、モデルの確立において優れたパフォーマンスを発揮し、最高のパフォーマンスks：0.5869、AUC：0.87135であり、インターネット上の他のモデラーのパフォーマンスをはるかに上回っています。
「FinancialCashLoan User Data Analysis and Portrait」：このコースでは、Pythonコードを使用して、LendingClubプラットフォームのローンデータとユーザープロファイルを分析します。銀行、消費者金融、現金ローン、その他のシナリオでは、Pythonを使用して金融クレジットアプリケーションのユーザーデータ分析を実装する方法を学生に教えます。このプロジェクトでは、ユーザーの年収、総融資額、分割払い額、分割払い番号、役職、住宅事情など、数十のディメンションを含む、Lendingclubからの120,000を超える実際のクレジットデータを使用します。コース調査を通じて、2019年の第4四半期に、米国の長期借入状況は非常に深刻であり、世界的な体系的な金融危機の種をまくことがわかりました。
コースの目的
銀行/消費者金融会社の観点から信用損失を最小限に抑えるために、銀行は、誰がローンを承認し、誰がローンを承認しないかを決定するための意思決定ルールを策定する必要があります。ローン申請を決定する前に、ローンマネージャーは申請者のクレジットレベルを検討します。lendingClubのクレジットデータには、100を超える変数に関するデータと、100,000を超えるローン申請者が良好なクレジットリスクと見なされるか不良なクレジットリスクと見なされるかの分類が含まれています。このデータに基づいて開発された予測モデルは、銀行のマネージャー/ CRO /ローン前の承認者が、個人データに基づいて申請者のローンを承認するかどうかを決定するためのガイダンスを提供することが期待されます。ユーザーポートレートとデータ分析は、上級管理者に意思決定の基礎を提供し、会社の顧客の特性に精通し、カスタマイズされたマーケティングのための十分な基礎を提供します。
コースの特徴
1.機械学習モデリングの実際の戦闘を理解します。LendingClubには数十万の実用的なデータが含まれ、消費者信用スコアリング競争にも100,000を超えるモデリングデータがあります。学生はビデオに従って変数をフィルタリングし、モデル化し、幸福と成功の感覚を体験することができます！
2.コースは実用的であり、提供されるコースにはpythonコードとモデリングデータが含まれます。レッスン17の参考資料をダウンロードします（コンピューターにログインします）
。3。アフターサービスを改善し、プリセールスとアフターセールスのQ＆Aを提供します。
サブコースの説明へのリンク
Pythonクレジットスコアカードモデリング（コード付き）
https://edu.51cto.com/sd/edde1
実際の戦闘貸し出しをモデル化するPythonリスクコントロールクラブ
https://edu.51cto.com/sd/7c7d7
ファイナンシャルキャッシュローンのユーザーデータ分析とユーザーポートレート
https://edu.51cto.com/sd/01346
ブロガーの教えのホームページへようこそ：https ：
//edu.51cto.com/sd/7804f