包含课程

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  6100人 学习人数

  4.9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

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  2555人 学习人数

  4.9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

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  921人 学习人数

  4.8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

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