金融行业数字化人才培养方案

未来银行将是科技驱动银行,人才驱动数据。如何有效的转化数字化思维,建立数字化能力建设,成了当务之急。开课吧为金融科技发展提供人才进化转型培训方案。

金融行业解决方案优势

围绕目标企业

真实业务场景

根据培训企业自身人才和业务发展遇到的实际问题,量身定制解决方案;通过前沿的技术培训对客户提供深度课程交付。实现人才提升和业务发展双轨并举。

01
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同业案例

与实战结合

以客户为中心,从行业前沿视角提供拿来即用的同业实战案例。缩短课程与真实业务场景之间的应用距离。

02
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基于目标

的课程设置

以目标为导向的课程设置。从认知角度建立数据思维和数据指标搭建原理;从技能层面提升数据分析、数据可视化和数据挖掘能力。

03
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保险

银行

客户生命周期管理,信用卡及借贷业务涉及的风控模型搭建,资金交易以及违约等一系列数据预测,可以提升银行从业者在数字转型过程中始终处于有利的竞争位。

  • 人员
    • 风控序列
    • 运营序列
    • 交易序列
  • 场景
    • 贷款违约
    • 资金预测
    • 违约预测
    • 信用模型
  • 相关课程
    • 信用卡违约预测
    • 信用卡欺诈预测
    • 客户流失率预测
    • 基于关联规则的理财产品推荐
    • 构建个贷信用评估评分卡模型
    • 用户行为的个贷违约预测
证券
解决方案
金融数据建模进阶培训
数据应用人才课程培训

该课程为面向金融数字人才的专项课程,课程内容包括面向数据分析、机器学习和金融行业特定领域的前沿算法、模型、技术。

课程深度结合实际业务场景,实战演练信用卡违约预测、客户流失预测、用户行为分析、个性化推荐、资金流入流出预测等金融行业高频场景,用数据手段提供更清晰、透明、高效的解决路径。

课程横向参考目前头部金融科技公司、互联网龙头企业的业务实例,将成功案例与培训目标拉通。

以解决实际问题,驱动业务增长,提高个人能力为目标。

课程特色

In-Class 建模比赛

·贷款违约预测
·资金流入流出预测
·数据分析报告:银行贷款用户画像

能力建设

·贷款数据建模方法(如何通过数据进行业务增长,数据分析实施的架构,数据建模流程)
·数据建模案例与实战,了解大厂的前沿AI技术与项目实战
·数据建模成果落地,掌握数据分析报告撰写方法,在项目中应用数据建模最新技术

实战交付

·针对自身的业务场景,梳理出基于数据的业务增长解决方案
·针对自身的业务场景,应用前沿技术进行数据建模
·金融领域中的信用卡风险预测,智能营销预测,交易模型等

陈旸

清华计算机博士,阿里云MVP,腾讯云TVP,百度 PPDE专家,CCF数据库专委

著有《数据分析》《SQL必知必会》,累计付费订阅人员超3.9万人,国内数据分析领域线上知识付费Top1。

擅长数据分析,AI算法与场景落地,多家公司的数据战略顾问,服务客户包括:腾讯,蚂蚁金服,中国银联,航天信息,中原银行,平安银行,上汽大众,NBA中国等。

第1天业务问题拆解与数据建模-+

学习目标

将业务问题转化为数据问题,定义关键问题建立数据分析全景,如何基于数据进行业务增长,构建数据分析的思维体系

课程大纲

数据分析的思维方法

数据分析七步法(数据建模基本流程)

基于数据进行业务增长的方法

阿里的数据中台

腾讯的Serverless架构

华为云的AutoML

数据分析在金融领域中都有哪些应用场景

课堂演练

新产品研发中的业务问题拆解

第2天预测全家桶与机器学习神器-+

学习目标

了解四大机器学习神器以及在Project中的应用

课程大纲

什么是集成学习

GBDT原理

GBDT的工程版本:XGBoost

XGBoost的升级版本:LightGBM

自动处理分类数据:CatBoost

其他常用分类算法

在Project中使用机器学习神器

课堂演练

信用卡违约预测

信用卡欺诈预测

第3天用户生命周期与智能营销-+

学习目标

了解用户的生命周期,制定用户画像、标签的准则,并能对后续用户留存进行分析与预测

课程大纲

用户画像与用户分群

用户生命周期(获客、粘客、留客)

用户画像的准则

如何使用标签指导业务

客户流失分析与预测

课堂演练

对零售客户进行分群

客户流失率预测

第4天理财产品关联分析与推荐-+

学习目标

掌握关联组合推荐方法,并能在海量数据中进行应用

课程大纲

什么是关联规则

支持度、置信度和提升度

Apriori算法

FPGrowth算法

关联规则中的最小支持度、最小置信度该如何确定

基于关联规则的理财产品推荐

课堂演练

基于关联规则的理财产品推荐

第5天个贷信用评估与贷后预警-+

学习目标

掌握评分卡构建原理及应用,掌握贷后预警模型,通过用户的行为记录进行分析和预测

课程大纲

评分卡模型

WOE, IV

变量分箱

缺失值处理

样本不均衡问题( SMOTE 模型)

个贷违约预测模型

课堂演练

构建个贷信用评估评分卡模型

基于用户行为的个贷违约预测

第6天Graph Embedding在信用卡交易上的应用-+

学习目标

为什么Graph Embedding近两年最前沿的方向之一,掌握Graph Embedding技术及在工程中的应用

课程大纲

什么是非欧几里得数据

什么是Graph Embedding

Deep Walk原理及工具使用

Node2Vec原理及工具使用

构建GCN图网络模型

使用GCN进行恶意行为检测

使用Graph Embedding用于欺诈交易检测

GCN在反洗钱数据挖掘中的应用

课堂演练

Graph Embedding在信用卡交易中的应用

使用Graph Convolution Networks进行恶意行为检测

第7天个性化推荐系统搭建-+

学习目标

阿里、头条、Youtube、Airbnb的个性化推荐系统搭建原理,如何基于内容及用户行为搭建一个个性化推荐系统

课程大纲

千人千面的推荐系统(阿里、头条)

推荐系统中的Exploit&Explore问题与冷启动问题

基于内容的推荐系统

基于协同过滤的推荐系统

Youtube推荐系统原理与架构

Airbnb个性化推荐系统设计

手机淘宝2018-2019年推荐系统设计原理

课堂演练

动手搭建一个个性化推荐系统

第8天海量数据相似度计算的智能营销-+

学习目标

大厂中如何对海量数据进行处理,在100ms中完成海量特征相似度匹配,并应用到项目中

课程大纲

什么是近似最近邻查找

LSH算法

SimHash算法

工具:datasketch

Facebook AI团队的faiss工具使用

基于faiss的海量特征相似度匹配

课堂演练

基于faiss搭建海量特征相似度匹配系统

第9天时间序列分析与预测-+

学习目标

Facebook金融时序工具prophet原理是怎样的,为什么比传统的时序模型更优,如何在项目中使用时间序列分析工具

课程大纲

AR、MA、ARMA、ARIMA模型

使用LSTM进行预测

时间序列预测工具 prophet

对节日与大事件进行预测

对沪市指数走势进行预测

对比特币价格进行预测

资金流入流出预测

课堂演练

资金流入流出预测

第10天数据分析报告撰写-+

学习目标

了解数据分析报告撰写方法,常用数据图表可视化方法,并能应用于数据分析报告撰写中

课程大纲

9种数据图表可视化方法

数据分析报告撰写方法

业务指标拆解

漏斗分析(转化分析)

杜邦分析

RFM用户分层模型

课堂演练

结论先行、以上统下的数据分析报告撰写

第11天数据科学前沿技术与数据科学养成-+

学习目标

了解数据科学前沿技术 ,并在数据科学领域中更快养成

课程大纲

如何搭建一个完整的数据产品

数据产品的3A架构

对抗生成网络GAN

DeepFake原理

AlphaGo Zero强化学习

量化交易模型

基于知识图谱和图挖掘的智能风控技术

课堂演练

动手搭建一个AlphaGo Zero AI系统

客户案例

培训背景

提升团队整体数据敏锐程度,实现人人都有数据思维,人人都有建模能力的目标。帮助企业核心骨干成员可以利用数据驱动业务发展, 以便帮助企业在数据驱动的行业变革中占据有利竞争身位

培训规模

40人

培训对象

数据建模

大数据

新零售

风控

BA

培训形式

企业内训

项目辅导

项目产出

金融科技中的数据建模场景

新零售中的交叉销售

银行风控模型搭建

银行APP中的推荐算法

客户证言

从Python基本符号、列表、数组、字典、数据框的学习到函数、方法、假设、循环、绘图等的运用,课程的安排合理,AI技术的运用到位,相信我们很多同学通过此次培训,已经摆脱了Python小白的尴尬,能够独立编写一段不算很完美的Python代码,学习的效果很明显,但可以想象和进步的空间还很大。

相聚的时光总是过得很快,但我们学习和运用Python的路还很长,很荣幸能参加此次培训,收获的是满满的感动和实用的技术,感谢在我们成长道路上无私奉献和热情耐心帮助的各位导师,感谢各位同学和组员的相互激励和鼓舞,相信在之后的工作和成长道路中,有你有我有Python,为提高工作效率,为金融科技转型,为中行事业贡献绵薄之力。

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