一线必备技术-量化金融实战的最高境界-金融风控+风控数据挖掘+反欺诈业务实战教程
一线必备技术-量化金融实战的最高境界-金融风控+风控数据挖掘+反欺诈业务实战教程量化金融实战的最高境界课程为我们带来了一次全新的课程体验，课程内容是围绕这量化金融交易的风险控制展开的，而这是量化金融的最核心部分。课程内容包括了金融风控与反欺诈业务详解，风控数据挖掘方法，特征工程实战，逻辑回归评分卡，集成算法，不平衡学习，模型融合，迁移学习，异常检测实战，深度学习与金融风控课程，社交网络分析与金融反欺诈等技术。课程内容基于Python打造有一定的难度，适合喜欢挑战的同学们。
===============课程目录===============
(1)\视频；目录中文件数:12个
├─第01课-金融风控与反欺诈业务详解.mp4
├─第02课-风控数据挖掘方法.mp4
├─第03课-特征工程（上） .mp4
├─第04课-特征工程（下）.mp4
├─第05课-逻辑回归评分卡.mp4
├─第06课 集成算法.mp4
├─第07课-不均衡学习.mp4
├─第08课-模型融合.mp4
├─第09课-迁移学习.mp4
├─第11课 异常检测实战.ts
├─第12课 社交网络分析与金融反欺诈.ts
├─第十课 深度学习与金融风控 .mp4
(2)\资料；目录中文件数:5个
├─10 深度学习.rar
├─CPU notebook云平台使用方法(1).pdf
├─在线课程奖励及注意事(必读).html
├─新网银行杯竞赛报告.pdf
├─群文件获取方式.txt
(3)\资料\第一课资料；目录中文件数:3个
├─01 风控业务解析.pdf
├─常用反欺诈特征.ipynb
├─第三方数据.xlsx
(4)\资料\第七课资料；目录中文件数:3个
├─07 不均衡学习.ipynb
├─不均衡学习阅读材料.rar
├─第7课 不均衡学习.rar
(5)\资料\第三课资料；目录中文件数:7个
├─03 特征工程（上）.ipynb
├─car_data.csv
├─DSAA_DSM_2015.pdf
├─textdata.xlsx
├─train.csv
├─基于时间序列进行特征衍生.ipynb
├─特征工程1.png
(6)\资料\第九课资料；目录中文件数:1个
├─第9课 迁移学习.rar
(7)\资料\第二课资料；目录中文件数:6个
├─oil_data_for_tree.xlsx
├─zodiac_label.txt
├─决策树算法.pdf
├─决策树规则挖掘.ipynb
├─油品挖掘报告.xlsx
├─生肖属相单变量分析.ipynb
(8)\资料\第五课资料；目录中文件数:5个
├─05 逻辑回归与评分卡.html
├─05 逻辑回归与评分卡.ipynb
├─Acard.txt
├─LogicRegression实现.html
├─逻辑回归评分卡映射逻辑.png
(9)\资料\第八课资料；目录中文件数:1个
├─第8课 模型融合.rar
(10)\资料\第六课资料；目录中文件数:5个
├─06 lightgbm.ipynb
├─06 LightGBM评分卡.ipynb
├─06 Xgboost.ipynb
├─lgb自动调参.ipynb
├─xgboost_parameters.html
(11)\资料\第十一课资料；目录中文件数:1个
├─11 无监督算法与异常检测.rar
(12)\资料\第十二课资料；目录中文件数:1个
├─12 社交网络与图算法.rar
(13)\资料\第四课资料；目录中文件数:1个
├─04 特征工程（下）.ipynb
(14)\资料\课前学习资料；目录中文件数:13个
├─cheetsheet.rar
├─Hive编程指南+PDF+中文高清版.pdf
├─Learning PySpark - 2017.pdf
├─Outlier Analysis 2nd.pdf
├─Vintage分析和迁移率模型在信用卡业务中的应用.pdf
├─信用评分模型技术与应用.pdf
├─信用风险评分卡研究.pdf
├─利用Python进行数据分析第二版（SeanCheney翻译版）_.pdf
├─基于滚动率模型的信用卡风险拨备计提方法.pdf
├─概率论与数理统计(浙大 四版）.pdf
├─消费信用模型定价利润与组合_14010319.pdf
├─社会网络分析法-斯科特着-刘军译.pdf
├─神经网络与深度学习.pdf
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