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【快班】互聯網金融中的交易反欺詐模型
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隨報隨學 共12課 ★☆☆
開課時間 課程周期 難易度
招生中

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模型 數據分析 機器學習 金融 數據可視化
課程介紹

互聯網金融是新興涌現出來的金融創新模式。它結合了成熟的互聯網技術、電商消費和人工智能等手段,打破了傳統線下銀行的壁壘,在橫向的廣度和縱向的深度上都為傳統金融機構帶來了顛覆性的革新,為現代的融資、購物、支付等需求提供了強大的便利。同時,也由于互金平臺中的實時性、快捷性和復雜性等特點,該領域也爆發了大量的欺詐行為,給互金機構帶來及其嚴重的損失。過去的反欺詐手段主要以專家經驗和規則為主。隨著大數據、機器學習、深度學習等技術的發展,越來越多的互金平臺將量化模型引入到反欺詐工作中農。本課程以消費金融領域的交易反欺詐為例,介紹如何將機器學習模型應用在反欺詐工作中,從而為互金平臺識別欺詐、降低損失。


課程中將介紹常用的機器學習模型,包括元模型如邏輯回歸、決策樹、支持向量機等,以及集成模型如bagging、boosting和stacking等。課程結束后,學員將對量化模型在反欺詐領域中的應用有一定程度的掌握,可以在本部門中搭建基本的風控模型。

課程大綱

第一課:python的介紹和入門

1)        python語法

2)        pandas,numpy,statsmodels,sklearn等常用包

第二課:數據分析建模的準備工作

1)        業務背景

2)        數據清洗

3)        特征工程

4)        數據可視化

第三課:建模的預備知識

1)        損失函數

2)        參數估計

3)        性能評價

第四課:邏輯回歸模型的介紹

1)        邏輯回歸模型的簡介

2)        邏輯回歸模型的參數估計

第五課:邏輯回歸模型在反欺詐中的應用

1)        邏輯回歸模型的特征處理

2)        邏輯回歸模型的結果解讀

第六課:支持向量機模型的介紹

1)        支持向量機模型的原理

第七課:支持向量機模型在反欺詐中的應用

1)        支持向量機模型的應用

第八課:機器學習中的集成模型

1)        元模型與集成模型

2)        集成的方式:bagging,boosting與stacking

第九課:決策樹與隨機森林及其應用

1)        決策樹模型

2)        隨機森林模型

3)        隨機森林的應用

4)        特征重要性評估

第十課:GBDT模型及其應用

1)        GBDT模型的原理

2)        GBDT模型的應用

3)        特征重要性評估

第十一課:集成模型中的stacking方法

1)        多模型的stacking

第十二課:反欺詐業務中的衍生問題

1)        無監督模型與半監督模型

2)        聚類模型

3)        非平衡樣本的處理方法

授課講師
曉風,碩士畢業于全球top10的統計系,在銀行、互金等領域有超過8年的工作經驗,在PNAS等核心刊物上發表多篇數據分析領域的文章,帶領團隊負責多個風控模型的開發與落地工作。
課程環境
windows + anaconda
授課對象
在互金、電商等領域工作且對反欺詐與信用風控有興趣的學員,或者有一定數學、統計學、計算機學科背景的在校生
收獲預期
完成全部課程的學習后,學員將對量化模型在反欺詐領域中的應用有一定程度的掌握,可以在本部門中搭建基本的風控模型。
課程學費
學費:400元(固定學費:300元 + 逆向學費:100元)
新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
特別說明如下
本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取400元,其中300元為固定 收費,另外100元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
課程授課方式

1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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