时值蚂蚁上市之际，马云在上海滩发表演讲。马云的核心逻辑其实只有一个，在全球数字经济时代，有且只有一种金融优势，那就是基于消费者大数据的纯信用！
我们不妨称之为数据信用，它比抵押更靠谱，它比担保更保险，它比监管更高明，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！
数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握风控模型知识，谁就掌握了数字货币的发行权！欢迎各位同学学习
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课
https://edu.51cto.com/sd/f2e9b
讲师
Toby，持牌照消费金融模型专家，发明金融模型算法专利，和中科院，清华大学，百度，腾讯，爱奇艺，同盾，聚信立，友盟等平台保持长期项目合作；与国内多所财经大学有模型项目。熟悉消费金融场景业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈汽车金融等等。擅长Python机器学习建模，对变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等有良好解决方法。
实用人群
银行，消费金融，小额贷，现金贷等线上贷款场景的风控建模相关工作人员，贷前审批模型人员；大学生fintech建模竞赛，论文，专利。
课程介绍
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课包含《python信用评分卡建模（附代码）》，《python风控建模实战lendingClub》，《金融现金贷用户数据分析和画像》三套课程系列，共计250节课左右，录制时间超过3年，定期更新。这套微专业课程是互联网上最全，最专业的python信贷建模教程。
针对银行，消费金融的现金贷等线上贷款场景，金融信贷领域建模型和数据分析很难？逻辑回归评分卡/catboost/xgboost/lightgbm/等模型用python一次全部搞定！由易到难，带你从菜鸟轻松晋级kaggle级建模高手。碰到问题还有老师答疑哦 ~实操项目包括德国信用卡数据，P2P的lendingClub和华为举办的消费者信用评分百万奖金挑战赛，课程建模数据量10万+，都是干货和经典。
《python信用评分卡建模（附代码）》：360度讲解python信用评分卡构建流程，附代码和老师答疑。弥补网上信息参差不齐短板
《python风控建模实战lendingClub》此课程是针对集成树模型，包括catboost，lightgbm，xgboost。这两个课程算法原理是不同的。
此课程catboost集成树算法有诸多优点，自动化处理缺失数据，自动化调参，无需变量卡方分箱。学员学完后不再为数据预处理，调参，变量分箱而烦恼。此教程建立模型性能卓越，最高性能ks:0.5869,AUC:0.87135，远超互联网上其它建模人员性能。
《金融现金贷用户数据分析和画像》：此课程用python代码对LendingClub平台贷款数据分析和用户画像，针对银行，消费金融，现金贷等场景，教会学员用python实现金融信贷申请用户数据分析。项目采用lendingclub 12万多条真实信贷数据，包括用户年收入，贷款总额，分期金额，分期数量，职称，住房情况等几十个维度。通过课程学习，我们发现2019年四季度时候，美国多头借贷情况非常严重，为全球系统性金融危机埋下种子。
课程目的
为了从银行/消费金融公司的角度将信贷损失降到最低，银行需要制定决策规则，确定谁批准贷款，谁不批准。 在决定贷款申请之前，贷款经理会考虑申请人的信用水平。lendingClub信贷数据包含有关100多个变量的数据，以及10万多个贷款申请者被认为是好信用风险还是坏信用风险的分类。 预期基于此数据开发的预测模型将为银行经理/CRO/贷前审批人员提供指导，以根据他/她的个人资料来决定是否批准准申请人的贷款。用户画像和数据分析为高层提供决策依据，熟悉公司客户特征，为定制营销做好充分基础工作。
课程特点
1.了解机器学习建模实战，lendingClub包含几十万条实操数据，消费者信用评分竞赛也有十万多建模数据。学员可以跟着视频筛选变量，建模，体验快乐成功感！
2.课程为实战类，提供课程涉及python代码和建模数据，在第17课的参考资料下载（电脑端登录）
3.完善售后服务，提供售前售后答疑。
子课程说明链接
python信用评分卡建模（附代码）
https://edu.51cto.com/sd/edde1
python风控建模实战lendingClub
https://edu.51cto.com/sd/7c7d7
金融现金贷用户数据分析和用户画像
https://edu.51cto.com/sd/01346
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