时值蚂蚁上市之际,马云在上海滩发表演讲。马云的核心逻辑其实只有一个,在全球数字经济时代,有且只有一种金融优势,那就是基于消费者大数据的纯信用!

我们不妨称之为数据信用,它比抵押更靠谱,它比担保更保险,它比监管更高明,它是一种面向未来的财产权,它是数字货币背后核心的抵押资产,它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话,谁掌握了数据信用,谁就控制了数字货币的发行权!

数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握风控模型知识,谁就掌握了数字货币的发行权!欢迎各位同学学习
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课
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讲师
Toby,持牌照消费金融模型专家,发明金融模型算法专利,和中科院,清华大学,百度,腾讯,爱奇艺,同盾,聚信立,友盟等平台保持长期项目合作;与国内多所财经大学有模型项目。熟悉消费金融场景业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈汽车金融等等。擅长Python机器学习建模,对变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等有良好解决方法。

实用人群

银行,消费金融,小额贷,现金贷等线上贷款场景的风控建模相关工作人员,贷前审批模型人员;大学生fintech建模竞赛,论文,专利。

课程介绍
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课包含《python信用评分卡建模(附代码)》,《python风控建模实战lendingClub》,《金融现金贷用户数据分析和画像》三套课程系列,共计250节课左右,录制时间超过3年,定期更新。这套微专业课程是互联网上最全,最专业的python信贷建模教程。

针对银行,消费金融的现金贷等线上贷款场景,金融信贷领域建模型和数据分析很难?逻辑回归评分卡/catboost/xgboost/lightgbm/等模型用python一次全部搞定!由易到难,带你从菜鸟轻松晋级kaggle级建模高手。碰到问题还有老师答疑哦 ~实操项目包括德国信用卡数据,P2P的lendingClub和华为举办的消费者信用评分百万奖金挑战赛,课程建模数据量10万+,都是干货和经典。

《python信用评分卡建模(附代码)》:360度讲解python信用评分卡构建流程,附代码和老师答疑。弥补网上信息参差不齐短板

《python风控建模实战lendingClub》此课程是针对集成树模型,包括catboost,lightgbm,xgboost。这两个课程算法原理是不同的。

此课程catboost集成树算法有诸多优点,自动化处理缺失数据,自动化调参,无需变量卡方分箱。学员学完后不再为数据预处理,调参,变量分箱而烦恼。此教程建立模型性能卓越,最高性能ks:0.5869,AUC:0.87135,远超互联网上其它建模人员性能。

《金融现金贷用户数据分析和画像》:此课程用python代码对LendingClub平台贷款数据分析和用户画像,针对银行,消费金融,现金贷等场景,教会学员用python实现金融信贷申请用户数据分析。项目采用lendingclub 12万多条真实信贷数据,包括用户年收入,贷款总额,分期金额,分期数量,职称,住房情况等几十个维度。通过课程学习,我们发现2019年四季度时候,美国多头借贷情况非常严重,为全球系统性金融危机埋下种子。

课程目的
为了从银行/消费金融公司的角度将信贷损失降到最低,银行需要制定决策规则,确定谁批准贷款,谁不批准。 在决定贷款申请之前,贷款经理会考虑申请人的信用水平。lendingClub信贷数据包含有关100多个变量的数据,以及10万多个贷款申请者被认为是好信用风险还是坏信用风险的分类。 预期基于此数据开发的预测模型将为银行经理/CRO/贷前审批人员提供指导,以根据他/她的个人资料来决定是否批准准申请人的贷款。用户画像和数据分析为高层提供决策依据,熟悉公司客户特征,为定制营销做好充分基础工作。

课程特点
1.了解机器学习建模实战,lendingClub包含几十万条实操数据,消费者信用评分竞赛也有十万多建模数据。学员可以跟着视频筛选变量,建模,体验快乐成功感!
2.课程为实战类,提供课程涉及python代码和建模数据,在第17课的参考资料下载(电脑端登录)
3.完善售后服务,提供售前售后答疑。

子课程说明链接

python信用评分卡建模(附代码)
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python风控建模实战lendingClub
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金融现金贷用户数据分析和用户画像
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