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基于Python+Spark的数据科学与商业实践(金融风控/客户预警/信用评分卡/企业内训)
价格 ¥ 199.50 ¥399.00 5折
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课程介绍

William讲师:
名校研究生数学专业,具有外资银行总部5年风控量化模型及CRM精准营销开发经验,现任国内知名互联网金融公司风控部高级数据分析师,对于信贷风控领域的模型开发、部署与使用有丰富的经历,对机器学习模型、深度学习模型在风控业的应用有较深入的研究。

      客户洞察是分析型客户关系管理的核心,是实现客户智能的必要手段,其旨在增加CRM系统的商业分析与辅助决策能力。分析型CRM需要整合外部客户数据、渠道数据和大量交易数据,并从中提取出隐含有用的信息,这便是数据科学的用武之地。客户生命周期是客户洞察中最常用的分析工具,企业对初次接触的客户了解甚少,随着交往时间的延长,对其洞察越深入,分析主题越丰富。本课程就按照客户产品生命周期逐步展开数据科学的不同议题。
      本课程全面介绍了金融银行系统所涉及的最常见的算法及企业应用场景以及结合大数据Spark的代码实现,系企业一线数据挖掘、人工智能算法工程师结合亲身工作经历讲解,企业内部培训,全套课件+代码,具有很强的实用意义和参考价值

  1. 客户流失预警、信用卡行为反欺诈模型、银行客户渠道使用偏好洞察、推荐系统设计与银行产品推荐 金融行业四大核心业务场景重现,代码研读
  1. 企业一线算法工程师新自授课,杜绝理论,全程干货
  1. 企业一线商业业务与数据分享,十年金融行业商业数据分析心得,倾馕传授
  1. 价值上万元的企业内部培训资料,课件代码完整提供

  1. 了解金融银行业用户画像、客户留存预警、评分卡制作、精准营销及银行产品推荐 等经典业务场景及代码实现
  1. 了解金融银行业用户画像、客户留存预警、评分卡制作、精准营销及银行产品推荐 等算法模型原理及代码实现
  1. 了解大数据平台下的基于Python+Spark的预测模型实现全过程

*有意向未来从事金融大数据分析与数据挖掘岗的在职工作人员
* 希望了解金融银行电信等行业相关业务场景及经典算法模型的在职人员
* 有意向从事:推荐系统算法工程师 岗位工作的 有志青年
* 希望了解大数据平台下的推荐系统全流程应用的在职人员
* 要求有Python语言基础,有机器学习和大数据开发基础者更佳

01. 数据科学概述.mp4
02. 数据科学的应用场景.mp4
03. 数据科学与客户智能.mp4
04. 数据科学基本概念.mp4
05. 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(一).mp4
06. 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(二).mp4
07. 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(三).mp4
08. 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(四).mp4
09. 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(五).mp4
10. 数据科学家的角色及功能.mp4
11. 数据科学家的能力范畴.mp4
12. CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4
13. CRM 数据挖掘常用分类算法举例(上).mp4
14. CRM 数据挖掘常用分类算法举例(下).mp4
15. 金融行业客户生命周期价值在企业中的实际应用.mp4
16. 金融行业客户获取与价值预测在企业中的实际应用.mp4
17. 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp4
18. 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4
19. 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4
20. 金融行业复杂网络反欺诈原理及在企业中的实际应用.mp4
21、金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4
22、基于客户生命周期的数据分析代码案例(上).mp4
23、基于客户生命周期的数据分析代码案例(下).mp4
24. 案例:实战个人贷款违约预测模型(一).mp4
25. 案例:实战个人贷款违约预测模型(二).mp4
26. 案例:实战个人贷款违约预测模型(三).mp4
27. 案例:实战个人贷款违约预测模型(四).mp4
28. 案例:实战个人贷款违约预测模型(五).mp4
29. 案例:实战个人贷款违约预测模型(六).mp4
30. 案例:实战个人贷款违约预测模型(七).mp4
31. 案例:实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 (上).mp4
32. 案例:实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 (下).mp4
33. 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 场景、原理与企业应用 .mp4
34. 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则挖掘算法.mp4
35. 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 购物车算法分析.mp4
36. 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建(上).mp4
37. 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建(下).mp4
38. 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法代码实现(基于PySpark).mp4
39. 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法详解.mp4
40. 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - Apiri算法原理及代码实现(基于PySpark).mp4