Na época em que Ant foi listado, Jack Ma fez um discurso em Xangai. Na verdade, há apenas uma lógica central de Jack Ma. Na era da economia digital global, há uma e apenas uma vantagem financeira, que é o crédito puro com base no big data do consumidor!
Podemos também chamá-lo de crédito de dados, é mais confiável do que hipoteca, é mais seguro do que garantia, é melhor do que supervisão, é um direito de propriedade voltado para o futuro, é o principal ativo hipotecário por trás da moeda digital, ele determina o número A direção, velocidade e escala da criação de crédito na era da moeda. Em suma, quem tem o crédito dos dados controla o direito de emitir moeda digital!
O julgamento de crédito de dados baseia-se no modelo de controle de risco financeiro. Para ser mais preciso, quem tem conhecimento dos modelos de controle de risco tem o direito de emitir moeda digital! Bem-vindos todos os alunos a aprenderem o
modelo de cartão de pontuação de controle de risco financeiro python e o curso micro profissional de análise de dados
https://edu.51cto.com/sd/f2e9b
O professor
Toby, um especialista licenciado em modelo de financiamento ao consumidor, inventou patentes de algoritmo de modelo financeiro e manteve a cooperação de projeto de longo prazo com a Academia Chinesa de Ciências, Universidade Tsinghua, Baidu, Tencent, iQiyi, Tongdun, Juxinli, Youmeng e outras plataformas; e muitas instituições nacionais A Universidade de Finanças e Economia tem um projeto modelo. Familiarizado com cenários de financiamento ao consumidor, incluindo empréstimos em dinheiro, empréstimos de commodities, estética médica, financiamento de automóveis antifraude, etc. Bom em modelagem de aprendizado de máquina Python, seleção de variável, construção de variável derivada, alta taxa de perda variável, amostras positivas e negativas desequilibradas, alta colinearidade, comparação de multi-algoritmo, ajuste de parâmetro, etc. têm boas soluções.
Multidão prática
Bancário, financiamento ao consumidor, microcrédito, empréstimo em dinheiro e outros cenários de empréstimo online relacionados à equipe de modelagem de controle de risco, equipe de modelo de aprovação pré-empréstimo; competição de modelagem de fintech de estudantes universitários, artigos, patentes
Introdução ao curso:
modelo de cartão de pontuação de controle de risco financeiro Python e cursos microprofissionais de análise de dados incluem "modelagem de cartão de pontuação de crédito python (com código)", "modelagem de controle de risco python real combat lendingClub", "análise de dados de usuário de empréstimo financeiro e retratos" três conjuntos A série de cursos, um total de cerca de 250 aulas, foi gravada por mais de 3 anos e é atualizada regularmente. Este conjunto de cursos microprofissionais é o tutorial de modelagem de crédito python mais abrangente e profissional da Internet.
Para cenários de empréstimos online, como empréstimos em dinheiro em bancos e financiamento ao consumidor, é difícil construir modelos e análises de dados na área de crédito financeiro. Scorecard de regressão logística / catboost / xgboost / lightgbm / e outros modelos podem ser feitos de uma vez com o python! De fácil a difícil, você passará de um novato para facilmente avançar para um mestre de modelagem de nível kaggle. Se você encontrar problemas, há professores para responder às perguntas ~ Os projetos práticos incluem dados de cartão de crédito alemão, P2P's lendingClub e o Consumer Credit Score Million Bonus Challenge realizado pela Huawei. O volume de dados de modelagem de currículo é de mais de 100.000, todos são produtos secos e clássicos.
"Modelagem de cartão de pontuação de crédito Python (com código)" : explicação de 360 graus do processo de construção de cartão de pontuação de crédito Python, com código e respostas do professor. Compense as deficiências de informações online desiguais
"Python modelagem de controle de risco de combate real LendingClub" Este curso é para modelos de árvore integrados, incluindo catboost, lightgbm, xgboost. Os princípios do algoritmo desses dois cursos são diferentes.
Este algoritmo de árvore integrada catboost do curso tem muitas vantagens, processamento automático de dados perdidos, ajuste automático de parâmetros, sem a necessidade de binning de qui-quadrado variável. Após a aprendizagem, os alunos não se preocupam mais com o pré-processamento de dados, ajuste de parâmetros e binning de variáveis. Este tutorial tem excelente desempenho no estabelecimento do modelo, o desempenho mais alto ks: 0,5869, AUC: 0,87135, superando em muito o desempenho de outros modeladores na Internet.
"Financial Cash Loan User Data Analysis and Portrait" : este curso usa código Python para analisar os dados de empréstimo da plataforma LendingClub e o perfil do usuário. Para bancos, finanças ao consumidor, empréstimos em dinheiro e outros cenários, ensine os alunos a usar o python para implementar a análise de dados do usuário do aplicativo de crédito financeiro. O projeto usa mais de 120.000 dados de crédito reais do Lendingclub, incluindo dezenas de dimensões, como renda anual do usuário, valor total do empréstimo, valor da parcela, número da parcela, cargo, situação habitacional, etc. Por meio do estudo do curso, descobrimos que no quarto trimestre de 2019, a situação de endividamento de longo prazo dos EUA era muito grave, plantando as sementes para a crise financeira sistêmica global.
Objetivo do curso
Para minimizar as perdas de crédito do ponto de vista dos bancos / empresas de financiamento ao consumidor, os bancos precisam formular regras de tomada de decisão para determinar quem aprova empréstimos e quem não os aprova. Antes de decidir sobre um pedido de empréstimo, o gerente de empréstimo irá considerar o nível de crédito do requerente. Os dados de crédito do lendingClub contêm dados sobre mais de 100 variáveis e a classificação de se mais de 100.000 solicitantes de empréstimos são considerados risco de crédito bom ou risco de crédito ruim. Espera-se que o modelo preditivo desenvolvido com base nesses dados forneça orientação ao gerente do banco / CRO / aprovador do pré-empréstimo para decidir se aprova o empréstimo do candidato a candidato com base em suas informações pessoais. Retratos do usuário e análise de dados fornecem a base de tomada de decisão para gerentes seniores, familiarizam-se com as características dos clientes da empresa e fazem uma base suficiente para o marketing personalizado.
Recursos do curso
1. Compreenda o combate real da modelagem de aprendizado de máquina.O LendingClub contém centenas de milhares de dados práticos, e a competição de pontuação de crédito ao consumidor também tem mais de 100.000 dados de modelagem. Os alunos podem acompanhar o vídeo para filtrar variáveis, modelar e experimentar uma sensação de felicidade e sucesso!
2. O curso é do tipo prático e os cursos oferecidos envolvem código Python e dados de modelagem Baixe os materiais de referência na lição 17 (faça login no computador)
3. Melhore o serviço pós-venda e forneça perguntas e respostas pré-venda e pós-venda
Link para a descrição do subcurso
Modelagem de cartão de pontuação de crédito Python (com código)
https://edu.51cto.com/sd/edde1
Modelagem de controle de risco Python em combate real lendingClub
https://edu.51cto.com/sd/7c7d7
Análise de dados de usuário de empréstimo financeiro de dinheiro e retrato do usuário
https://edu.51cto.com/sd/01346
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https://edu.51cto.com/sd/7804f