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基于互联网金融的智能信贷风控设计
基于互联网金融的智能信贷风控设计
通过项目制教学掌握数据挖掘&机器学习核心技能
课程费用
¥2999
截止日期
报名已结束
已报人数
12/12个
基于互联网金融的智能信贷风控设计
已报人数12 截止日期 报名已结束
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课程助理会详细和您介绍报名流程
项目课程介绍
由浅入深,层层递进,透过数据挖掘,把握人工智能热点项目
互联网+金融是现代行业和传统行业的完美结合。随着大数据和云计算的快速发展,银行和其他金融机构握有大量的个人信贷和消费数据,如何根据这些数据对信贷评估做出一个准确的判断,是在互联网金融行业中非常重要的问题。 本项目结合AI和机器学习技术通过对个人的基本信息建模,建立一套智能的信贷风控系统。该信贷风控系统将协助金融机构对于不同用户进行信贷评估。
万老师:指南者学院机器学习方向老师
万老师:指南者学院机器学习方向老师
项目特色及优势介绍
手把手带你完成机器学习项目
1
互联网金融核心项目
金融的本质是风险,而利用人工智能技术,通过对数据的挖掘和分析,可以大大提高金融机构的风险管理能力。
2
专业核心竞争力
机器学习项目的培训内容是基于企业招聘人才、国外院校招生的标准精心设计,学员通过该培训项目可以完成从0到1的蜕变
3
机器学习&数据挖掘知识全覆盖
Python、Numpy、Pandas基础知识全覆盖,线性模型、树模型、K均值聚类算法、主成分分析、流形学习
项目特色及优势介绍
往期课程项目成果展示
往期课程项目成果展示
以往期学员完成的《基于图像的电影推荐算法》项目为例
数据处理能力
数据处理能力
学会基本的数据抽样和数据探索技巧,熟练运用python进行数据清洗,数据集成、数据变换个和数据规约,保证取样数据质量并划分测试集和训练集。
机器学习理论
机器学习理论
在学习概率与统计的基础上,掌握VC维、信息论、正则化、最优化等机器学习理论,了解有监督学习及无监督学习等基本机器学习模型。
基础开发能力
基础开发能力
掌握机器学习算法工程师必备的开发技能,在项目中,将每个环节都反复迭代优化调试,能够将复杂任务进行模块划分,实现逻辑抽象复用。
课程安排
理论学习与项目实战相结合
01
教授数据挖掘基础知识及软件工具
数据挖掘基本概念及步骤
数据挖掘定义、数据挖掘基本工具、数据挖掘的应用场景;数据挖掘问题分析、数据获取、数据清洗、特征工程、构建模型、模型调参、模型上线
Python入门及进阶
Python基础知识、Numpy(三方库)基础知识、Panda(三方库)基础知识、数据可视化、sklearn(k近邻)
02
机器学习算法精讲及肿瘤预测模型实战
监督学习算法
线性模型(线性回归、逻辑斯特回归、SVM)、树模型(决策树,随机森林,GBDT)
无监督学习算法
K均值聚类算法,主成分分析(PCA),流形学习
示范项目精讲:肿瘤预测模型
模型框架的搭建(pipeline)、网络搜索调参(gridsearch)、指标评估画图(auc and roc)
03
指导学员完成项目及项目报告,查验培训成果
项目内容
基于互联网金融的智能信贷风控设计
使用工具
python、numpy、pandas、matplotlib、sklearn等主流数据挖掘工具
锻炼技能
数据挖掘项目的整体把握能力、数据读取与探索、数据的深层次加工、模型构建与算法选择、模型调参与框架搭建
常见问题
训练营持续时间多久?
机器学习项目制训练营为期四周,其中前两周是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后两周授课老师和助教将会协助学员完成指定项目。
训练营是以怎样的方式进行?
机器学习项目制训练营采用了直播授课+作业录屏讲解的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+小程序打卡作业+名师全程陪伴的方式,激发出学员的学习动力。学习机器学习是可以成为一件很有意思的事情。
分配的项目是自己独立完成,还是老师带着做?
我们的主讲老师和助教老师会带着你手把手的写代码,做项目,帮你更好的掌握机器学习的理论,陪你一起去踩实践过程中会遇到的坑。
完成项目制学习后,我们简历上的项目经历会不会雷同?
针对每个不同的班级,我们都设计了不同的项目,而且确保该项目仅针对此次班级,不会被重复使用。
项目完成后,我可以得到什么?
每个项目完成后,我们都会协助学生完成该项目的项目报告,报告完成后我们将颁发指南者学院授予的项目结课证书。