(价值599元)2019年python信用评分卡建模

dzmaster

课程名称: (价值599元)2019年python信用评分卡建模

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课程简介:   

        适用人群
                模型建设开发人员，网贷风控人员，金融从业人员，信贷机构

        课程概述：
                网上有大量参差不齐和错误信息，此课程让学员尽可能在一周时间快速系统化学会逻辑回归评分卡建模，节省半年至一年时间。有1-2年经验建模人员薪水可上20K了哟，知识改变命运。课程采用2K超高清分辨率录制，支持脚本和原始数据下载。课程有详细公式推导，是网上没有稀缺资源。

课程目录：  

        章节1我的主页和课前咨询答疑
        课时1扫二维码-关注我的主页01:08
        课时2如何联系作者，咨询课程01:02
        课时3此课下载所有脚本和原始数据06:46
        课时4视频支持2K超高清分辨率00:44
        课时5喜欢课程就好评和分享给大家05:02
        课时6建评分卡模型，python，R，SAS谁最好？02:46
        章节2Python环境搭建
        课时7Anaconda下载和安装07:02
        课时8canopy下载和安装03:47
        课时9python安装第三方包：pip和conda install02:48
        章节3菜鸟莫慌_python和机器学习基础免费学习
        课时10python和机器学习基础免费学习课程02:24
        课时11机器学习常用数据库介绍02:19
        课时12机器学习书籍推荐02:59
        课时13如何选择算法03:57
        课时14机器学习语法速查表02:29
        课时15python数据科学常用的库13:14
        课时16python数据科学入门介绍(选修)55:15
        章节4德国信用评分数据下载和介绍
        课时17德国信用评分数据下载和介绍04:14
        章节5信用评分卡开发流程（上）
        课时18评分卡开发流程概述06:46
        课时19第一步：数据收集08:06
        课时20第二步：数据准备07:34
        课时21变量可视化分析10:45
        课时22样本量需要多少？03:35
        课时23坏客户定义04:06
        课时24第三步：变量筛选09:41
        课时25变量重要性评估_iv和信息增益混合方法05:44
        课时26衍生变量04:56
        课时27第四步：变量分箱01:33
        章节6信用评分卡开发流程（下）
        课时28第五步：建立逻模型07:58
        课时29odds赔率03:25
        课时30woe计算05:07
        课时31变量系数02:10
        课时32A和B计算03:41
        课时33Excel手动计算坏客户概率07:16
        课时34Python脚本计算坏客户概率02:01
        课时35客户评分01:14
        课时36评分卡诞生-变量分数计算04:48
        课时37拒绝演绎reject inference08:00
        课时38第六步：模型验证06:08
        课时39第七步：模型部署04:19
        课时40常见模型部署问题04:15
        章节7Python信用评分卡-逻辑回归脚本
        课时41Python脚本完整流程演示06:49
        课时42描述性统计脚本_缺失率和共线性分析04:03
        课时43woe脚本(kmean分箱)04:27
        课时44iv计算独家脚本04:59
        课时45Excel手动推导变量woe和iv值12:13
        课时46评分卡脚本1（sklearn）11:15
        课时47评分卡脚本2（statsmodel）03:24
        课时48生成评分卡脚本02:41
        课时49模型验证脚本02:55
        章节8其它机器学习算法
        课时50逻辑回归是最优算法吗？No05:09
        课时51xgboost_支持脚本下载08:37
        课时52随机森林randomForest_支持脚本下载14:21
        课时53支持向量SVM_支持脚本下载10:57
        课时54神经网络neural network_支持脚本下载10:59
        课时55多算法比较重要性_模型竞赛，百万奖金任你拿07:56
        章节9难点1_非平衡样本数据imbalanced data
        课时56机器学习非平衡样本处理（选修课外阅读）27:44
        课时57非平衡样本处理_重采样技术（选修课外阅读）43:50
        课时58R语言处理非平衡样本(选修课外阅读)23:28
        章节10难点2_变量缺失数据处理
        课时59imputer-缺失数据处理04:57
        课时60xgboost简单处理缺失数据01:23
        课时61catboost处理缺失数据最简单02:24
        章节11风控管理和诈骗中介（选修）
        课时62网络信贷发展史08:23
        课时63诈骗中介31:05
        课时64风控管理30:31
        课时65告别套路贷，高利贷，选择正确贷款方式11:01
        章节122019年全球宏观经济
        课时66宏观经济主要指标：债务率和失业率07:07
        课时672019年中国宏观经济分析_赠人民银行发布2018n年中国金融稳定报告20:00
        课时682019年发达国家宏观经济07:06
        课时69全球系统金融风险05:10
        课时70基尼系数_贫富差异指标04:04
        课时71GDP_利率_通货膨胀06:55
        课时72失业率_债务率05:38
        课时73贸易差额_中美贸易战根本原因09:13
        课时74信用评级_阿根廷金融危机独家解读03:42
        章节13作者寄语
        课时75不变应万变的秘密10:26
        课时76学习华为，告别浮躁05:42
        课时77树立正确消费观，避免经济崩溃！10:27
        课时78道德与技术05:26

meng888shu

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

nintendolove

实战项目不错耶，谢谢

jinying

感谢宏胜资源网提供这么好的教程！

m904337

正需要，支持楼主大人了！