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【快班】互联网金融中的交易反欺诈模型
此课程所属 【数据分析师专业方向】专业,报名专业套餐,可享受0元学习特惠!点击了解详情
随报随学 共12课 ★☆☆
开课时间 课程周期 难易度
招生中

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模型 数据分析 机器学习 金融 数据可视化
课程介绍

互联网金融是新兴涌现出来的金融创新模式。它结合了成熟的互联网技术、电商消费和人工智能等手段,打破了传统线下银行的壁垒,在横向的广度和纵向的深度上都为传统金融机构带来了颠覆性的革新,为现代的融资、购物、支付等需求提供了强大的便利。同时,也由于互金平台中的实时性、快捷性和复杂性等特点,该领域也爆发了大量的欺诈行为,给互金机构带来及其严重的损失。过去的反欺诈手段主要以专家经验和规则为主。随着大数据、机器学习、深度学习等技术的发展,越来越多的互金平台将量化模型引入到反欺诈工作中农。本课程以消费金融领域的交易反欺诈为例,介绍如何将机器学习模型应用在反欺诈工作中,从而为互金平台识别欺诈、降低损失。


课程中将介绍常用的机器学习模型,包括元模型如逻辑回归、决策树、支持向量机等,以及集成模型如bagging、boosting和stacking等。课程结束后,学员将对量化模型在反欺诈领域中的应用有一定程度的掌握,可以在本部门中搭建基本的风控模型。

课程大纲

第一课:python的介绍和入门

1)        python语法

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

第二课:数据分析建模的准备工作

1)        业务背景

2)        数据清洗

3)        特征工程

4)        数据可视化

第三课:建模的预备知识

1)        损失函数

2)        参数估计

3)        性能评价

第四课:逻辑回归模型的介绍

1)        逻辑回归模型的简介

2)        逻辑回归模型的参数估计

第五课:逻辑回归模型在反欺诈中的应用

1)        逻辑回归模型的特征处理

2)        逻辑回归模型的结果解读

第六课:支持向量机模型的介绍

1)        支持向量机模型的原理

第七课:支持向量机模型在反欺诈中的应用

1)        支持向量机模型的应用

第八课:机器学习中的集成模型

1)        元模型与集成模型

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

第九课:决策树与随机森林及其应用

1)        决策树模型

2)        随机森林模型

3)        随机森林的应用

4)        特征重要性评估

第十课:GBDT模型及其应用

1)        GBDT模型的原理

2)        GBDT模型的应用

3)        特征重要性评估

第十一课:集成模型中的stacking方法

1)        多模型的stacking

第十二课:反欺诈业务中的衍生问题

1)        无监督模型与半监督模型

2)        聚类模型

3)        非平衡样本的处理方法

授课讲师
晓风,硕士毕业于全球top10的统计系,在银行、互金等领域有超过8年的工作经验,在PNAS等核心刊物上发表多篇数据分析领域的文章,带领团队负责多个风控模型的开发与落地工作。
课程环境
windows + anaconda
授课对象
在互金、电商等领域工作且对反欺诈与信用风控有兴趣的学员,或者有一定数学、统计学、计算机学科背景的在校生
收获预期
完成全部课程的学习后,学员将对量化模型在反欺诈领域中的应用有一定程度的掌握,可以在本部门中搭建基本的风控模型。
课程学费
学费:400元(固定学费:300元 + 逆向学费:100元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取400元,其中300元为固定 收费,另外100元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
课程授课方式

1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

联系我们
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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