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北京金融数字化转型人才训练营

北京金融数字化转型人才训练营

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  • 关注人数: 21
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课程介绍
课程概要金融数字化转型人才训练营课程不仅是讲如何发现业务问题、整理数据、建立模型、编写报告、构建业务应用数字化解决方案。而是力图为金融从业者提供个人数字化转型的解决方案,转型成为组织内部数字化赋能者。
金融数字化转型人才训练营
课程介绍
课程概况

未来的企业中不存在盲目执行的人,也不存在仅发号施令的人。传统企业中的管理者将逐渐转变为赋能者。将自身的知识赋能给流程决策系统,这样业务运营才可以实现智能化;将自身的知识赋能给组织,这样所在组织才可以良性发展,处于领先地位。在市场变革中只有勇于突破自身、勇于拓展,才可以立于不败之地。本次课程不仅是讲如何发现业务问题、整理数据、建立模型、编写报告、构建业务应用数字化解决方案。而是力图为金融从业者提供个人数字化转型的解决方案,转型成为组织内部数字化赋能者。

本课程是1+2的结构,前面的“1”是能力体系建设,包括数据化工作流程以及涉及的主要数字化工具,学习完本课程将可以全面掌握指标监控体系的设计和可视化、业务分析报告的编写、数据挖掘项目实施和报告的技能。后者的“2”是数字化应用领域,包括客群运营、风险管控。数字化能力是一个整体,两个方面的数据应用场景都需要涉及到该领域的数据业务洞察、数据产品研发、数据治理、商业洞察和在大数据系统上落地。

学习目标

为数据应用产品经理提供能力提升路径和工作模版;
为算法工程师提供算法与业务结合的工作路径和大数据架构设计;
为业务人员开拓业务洞察视野和标准化的建模路线图;
为有志于从事金融大数据的人员提供定位指导和学习路线图。

学习对象和基础

对金融行业感兴趣的高年级学生或从业者;
最好有CDA一级基础,或掌握统计分析、逻辑回归等基础理论;
熟悉Python编程基础,或提前学习赠送的自学视频。

 
课程大纲
01章 数据产品开发方法和工具
01-01数据化业务工作流程:数字化工作的场景和流程
01-02数据化业务工作流程:数字化工作的工具和保障机制
01-03敏捷数据产品开发:工具和度量
01-04敏捷数据产品开发:市场研究和调研方法
01-05敏捷数据产品开发:数据产品流程(编写工作计划,产品愿景对齐,用户画像,需求分析工具,原型设计,技术方案设计,交付计划,最终报告展示)
01-06敏捷数据产品开发:数据产品生命周期管理
01-07银行指标体系建设:同业数据标准建设案例
01-08银行指标体系建设:指标体系总体概述
01-09银行指标体系建设:银行指标库设计(指标库,维度库和维度树,核心指标逐层分解法)
01-10银行指标体系建设:指标的可视化展示
01-11根因分析工具:定性分析法:内外部因素分析
01-12根因分析工具:定量分析法(分群画像,漏斗洞察,留存分析)
01-13根因分析工具:行为轨迹
01-14数据挖掘应用工具:决策类模型(细分画像,获客营销,保留提升,信用评分)
01-15数据挖掘应用工具:识别类模型(申请欺诈,违规识别)
01-16数据挖掘应用工具:预测和最优化分析(趋势预测,运营优化)
02章 智能客群运营
02-01智能客户运营理论:数字化运营理论-发现问题
02-02智能客户运营理论:数字化营销理论-解决问题
02-03智能客户运营理论:数字化运营和数字化营销一体化
02-04智能客户运营实现体系:基于NES的客群运营监控
02-05智能客户运营实现体系:数字化的营销体系(模型库、标签库和CRM系统等)
02-06智能客户运营实现体系:数字化的营销闭环
02-07聚类分析及其在银行中的应用:聚类分析
02-08聚类分析及其在银行中的应用:K-means聚类
02-09聚类分析及其在银行中的应用:层级聚类
02-10聚类分析及其在银行中的应用:谱聚类
02-11聚类分析及其在银行中的应用:聚类分析及其在银行中的实践
02-12推荐算法及其在银行中的应用:关联规则算法
02-13推荐算法及其在银行中的应用:协同过滤算法
02-14推荐算法及其在银行中的应用:产品推荐应用
02-15推荐算法及其在银行中的应用:银行产品推荐架构
02-16社区发现算法在银行中的应用:图论基本概念和实现
02-17社区发现算法在银行中的应用:社区发现算法
02-18社区发现算法在银行中的应用:银行交易圈及其营销应用
03章 智能风险管控
03-01综述部分:消费信贷全生命周期风险管理
03-02综述部分:消费信贷常见产品及基本要素(消费信贷概念,消费信贷参与主体,常见消费信贷产品,产品风险点)
03-03综述部分:ABC卡介绍(ABC评分卡介绍与特点,在消费信贷风险管理中的应用)
03-04贷前、贷中风控模型:自动化信贷审批(自动化贷款审批基本框架)
03-05贷前、贷中风控模型:贷款人识别(生物识别与身份验证技术,在审批流程中的应用)
03-06贷前、贷中风控模型:信贷准入(监管性准入,政策性准入,黑名单性准入)
03-07贷前、贷中风控模型:信贷规则(组合策略)
03-08贷前、贷中风控模型:申请信用评分卡(业务理解,数据获取,构建模型)
03-09贷前、贷中风控模型:授信定价(基于风险的差异化定价,定价策略)
03-10贷前、贷中风控模型:申请阶段的数据监控(申请信息监控,策略监控,模型监控,贷款质量监控)
03-11贷后风控模型:行为评分卡(业务理解,数据获取,构建模型)
03-12贷后风控模型:额度管理(风险差异化的额度调整策略,续贷客户额度策略)
03-13贷后风控模型:还款预警
03-14催收策略模型:催收评分卡(业务理解,数据获取,构建模型)
03-15催收策略模型:催收策略(基于催收评分卡的不同阶段的催收策略)
03-16反欺诈模型:申请反欺诈模型(异常特征提取,复杂网络特征提取,构建识别模型)
03-17反欺诈模型:交易反欺诈模型(问题和标签不平衡问题,构建识别模型)
 
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“CDA数据分析师”是公司负责运营的专注于数字化人才认证、培养及企业数据服务的品牌,致力于大数据、AI技术在产、学、研的融合应用。服务百万数字化人才,是全球500强的忠实合作伙伴。 作为数据领域权威人才认证——CDA官方推荐的培训教育机构,CDA数据分析师成立15年来始终在总结、凝练先进数字化商业数据策略及技术应用实践,以实际行动提升了数字化人才的职业素养与能力水平,以建设的高质量生态圈层促进了行业的持续快速发展。

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