包含课程

  • 2364人 学习人数
    5.0分 课程评分
    python信用评分卡建模(附代码)
    作者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。原创公众号(python风控模型) 课程概述A级优质课,360度讲解python信用评分卡构建流程,解决个人信用评级和企业信用评级模型的难题。课程附python代码直接使用,支持老师答疑。算法采用逻辑回归。弥补了网络上讲解不全,信息参差不齐的短板。个人信用评级模型可自动化审批客户资质,让银行,消费金融,小额贷贷款风险最小化并将利润最大化。企业信用评级模型可自动筛选优质企业和不良企业,为评级机构,企业融资,银行贷款,企业上市,企业并购,企业债发行提供有价值参考。 python金融风控评分卡模型和数据分析系列课  
    python
    信用评分卡
    消费金融
    银行
    小额贷
  • 979人 学习人数
    5.0分 课程评分
    python风控建模实战lendingClub
    针对消费金融,现金贷等线上贷款场景,教会学员如何运用python+catboost+lightgbm等算法建立风控模型。实操项目包括(1)美国金融科技公司lendingClub 12万真实数据(分类器模型)(2)移动杯模型竞赛:消费者人群画像-信用智能评分模型竞赛(回归模型)。 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,同盾,聚信立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。熟悉金融风控和企业信用评级业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈等。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。原创公众号(python风控模型)kaggle模型竞赛大杀器smote非平衡数据处理
    catboost
    机器学习
    lendingclub
    风控建模
    人工智能
  • 364人 学习人数
    5.0分 课程评分
    金融现金贷用户数据分析和用户画像
        《金融现金贷用户数据分析和用户画像》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。
    python
    消费金融
    数据分析
    用户画像
    银行

套餐介绍

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 ~
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