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1. Anomaly Detection
数据异常检测与处理
电商业、Fintech业在疫情期间蓬勃发展,但在订单、业务增加的同时,业伴随着越来越多的欺诈风险和金钱损失。
如何在海量数据中有效的鉴别少量欺诈交易,降低损失,而维持较好的客户体验,是各大公司艰巨的挑战。
在本项目中,我们将一起分析处理某知名电商交易数据,通过系统的洞察数据中关联/模式,建立完整机器学习解决方案,基于数据给出切实可行的商业建议,最小化企业欺诈损失。
完成这个项目,将帮助你求职以下热门公司:
2. Fintech用户信用评级
建模分析与金融风险控制
数据挖掘和数据分析是互联网金融风险控制中最重要的一环。在大数据时代,银行和互联网金融公司在控制金融风险上进行了大量的投入。在过去的几年,大量的小型借贷,P2P公司所面临的金融风险成为了其成长的魔咒。但是在国外,P2P的鼻祖Lending Club,在国内,阿里金融都能够做到较好地控制小贷风险。这些公司通过海量庞杂的数据,建立完善的风险评估系统,对用户做好信用评级来降低自身风险。
本项目就是利用LendingClub的实际案例,帮助同学学习互联网金融公司及传统银行怎样通过分析,建模来融合多维,多来源的数据,区分正常用户和欺诈用户,降低贷款风险。
在项目结束后,同学可以独立完成数据的特征挖掘,能够自己动手开发基于机器学习的金融分析模型,能够熟练掌握各种分类算法,并且可以用业界数据解决任何互联网金融或银行的实际问题。
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除项目外,本期课程还有其他亮点:
一起来听听往期学员,
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