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[Spark/Scala/Kafka] 金融数据科学与商业实践 Python+Spark金融风控/客户预警/信用评分卡实战应用 企业内训

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发表于 2024-5-16 09:14:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
金融数据科学与商业实践 python+Spark金融风控/客户预警/信用评分卡实战应用 企业内训

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===============课程介绍===============

欢迎参加金融数据科学与商业实践课程!本课程将带您深入探索Python和Spark技术在金融领域的应用,涵盖金融风控、客户预警、信用评分卡和企业内训等多个方面。

在这个课程中,我们将通过实际案例,详细介绍如何利用Python和Spark进行数据科学建模和分析。您将学习到数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技术,以及如何将这些技术应用于金融领域的各个场景。

通过本课程的学习,您将掌握Python和Spark技术在金融数据分析中的核心技能,为金融行业的实践应用提供强大支持。无论您是金融从业者还是数据科学家,本课程都将为您提供宝贵的经验和知识,助您在职业发展中取得更大的成功。

===============课程目录===============

├─1 数据科学概述.mp4
├─10 数据科学家的角色及功能.mp4
├─11 数据科学家的能力范畴.mp4
├─12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4
├─13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例(上).mp4
├─14  CRM 数据挖掘常用分类算法举例(下).mp4
├─15 金融行业客户生命周期价值在企业中的实际应用.mp4
├─16 金融行业客户获取与价值预测在企业中的实际应用.mp4
├─17 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp4
├─18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4
├─19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4
├─2 数据科学的应用场景.mp4
├─20 金融行业复杂网络反欺诈原理及在企业中的实际应用.mp4
├─21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4
├─22 基于客户生命周期的数据分析代码案例(上).mp4
├─23 基于客户生命周期的数据分析代码案例(下).mp4
├─24 案例:实战个人贷款违约预测模型(一).mp4
├─25 案例:实战个人贷款违约预测模型(二).mp4
├─26 案例:实战个人贷款违约预测模型(三).mp4
├─27 案例:实战个人贷款违约预测模型(四).mp4
├─28 案例:实战个人贷款违约预测模型(五).mp4
├─29 案例:实战个人贷款违约预测模型(六).mp4
├─3 数据科学与客户智能.mp4
├─30 案例:实战个人贷款违约预测模型(七).mp4
├─31 案例:实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 (上).mp4
├─32 案例:实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 (下).mp4
├─33 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 场景、原理与企业应用 .mp4
├─34 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则挖掘算法.mp4
├─35 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 购物车算法分析.mp4
├─36 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建(上).mp4
├─37 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建(下).mp4
├─38 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法代码实现(基于PySpark).mp4
├─39 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法详解.mp4
├─4 数据科学基本概念.mp4
├─40 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - Apiri算法原理及代码实现(基于PySpark).mp4
├─5 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(一).mp4
├─6 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(二).mp4
├─7 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(三).mp4
├─8 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(四).mp4
├─9 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(五).mp4
├─课程配套资料.rar


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这里真是学习IT的好地方呀,相见恨晚

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非常棒的it论坛,每天来学习新技术

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自从用了快捷回复,上六楼再也不费劲儿了!

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每天学习!每天加油!

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感谢楼主分享这么棒的It教程,送你一个大大的赞

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很好的内容,受用了,谢谢LZ

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很好的内容,受用了,谢谢LZ
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