用户登录

课程详情

线上课程 金融建模全流程基础技能训练
金融建模全流程基础技能训练

金融建模全流程基础技能训练

914分钟

在数字金融时代背景下，金融模型的重要性愈发凸显，其在业务、管理、产品创新与监管领域的应用越来越广泛，金融建模能力亦已成为从业者不可或缺的核心技能。为了满足市场对金融建模人才的需求，我们精心打造了本“金…

顾问咨询
课程分类: 行业专项 | 金融行业
适用人群: 分析师, 工程师, 专家, 研究员, 通用
在数字金融时代背景下，金融模型的重要性愈发凸显，其在业务、管理、产品创新与监管领域的应用越来越广泛，金融建模能力亦已成为从业者不可或缺的核心技能。为了满足市场对金融建模人才的需求，我们精心打造了本“金融建模全流程基础技能训练”课程体系，旨在通过系统的讲解培训，使学员掌握从数据科学到模型建立、验证及优化的全流程技能，为金融机构培养理论扎实、视野开阔、技能完备的专业建模人才。 本课程一共分为八章，共约15个小时的视频学习内容，每章由一位业内资深专家进行系统性讲解。课程内容覆盖数据分析、数据清洗、特征工程、模型建立与验证等多个关键环节，结合信贷、评级、风控、投资交易等多种金融场景，并通过前沿实践案例，让学员深入理解金融建模的实际应用。 通过本课程的学习，学员将能够扎实掌握金融建模的全流程知识与技能，包括数据分析思维、数据挖掘技术、特征选择方法、模型建立与优化等，为未来的金融职业生涯打下坚实的数字金融能力基础。
模块一 数据科学与编程语言 / 刘老师 01 数据分析概述 02 数据分析思维和方法 03 数据挖掘分析 04 数据分析在评分建模中的重要地位 模块二 数据清洗和处理/ 杨老师 05 数据清洗与预处理概述 06 对非结构化数据进行结构化 07 数据缺失值填充—概述和原因 08 数据缺失值填充—方法 09 数据标准化与归一化—Z分数标准化 10 数据标准化与归一化—min-max标准化 11 数据标准化与归一化—行归一化标准化 模块三 特征工程 / 祝老师 12 特征工程概述 13 特征选择概述 14 特征选择—过滤方法 15 特征选择—封装方法和嵌入方法 16 特征编码 17 特征转换 18 特征转换—主成分分析（PCA） 19 特征转换—线性判别分析（LDA） 模块四 建立基本的模型框架和策略 / 聂老师 20 基本模型框架 21 线性回归与多项式回归 22 逻辑回归 23 K近邻法 24 支持向量机 25 朴素贝叶斯 26 决策树 27 随机森林 28 聚类分析 模块五 模型检验和模型验证 / 袁老师 29 背景模块：支持模型验证的框架介绍 30 管理机制与流程 31 验证内容（上） 31 验证内容（下） 33 启示与借鉴 模块六 模型优化 / 徐老师 34 前言模块：模型优化介绍 35 超参调优——网格搜索 36 超参调优——随机搜索 37 超参调优——贝叶斯优化 38 模型集成——Voting 39 模型集成——Bagging 40 模型集成——Boosting 41 模型集成——Stacking 42 模型优化小结 模块七 模型应用与解释 / 贺老师 43 模型的可解释性 44 全局解释 45 局部解释——LIME 46 局部解释——SHAP 模块八预测建模基本流程介绍 / 金老师 47流程基本介绍 48 模型的设计—要点介绍 49 模型的设计—目标变量的确定 50 模型的设计—要点介绍（cont.） 51 模型的设计—总体和样本的选择 52 模型的搭建—建模过程 53 模型的搭建—打分卡分析 54 模型的搭建—变量初选 55 模型的搭建—变量的分析和处理 56 模型的搭建—字符变量处理方法简介 57 模型的搭建—模型选择常用的性能指标 58 模型的搭建—模型的边际监测 59 模型的搭建—模型的搭建和选择 60 模型的实施与监控—最终模型的确立 61 模型的实施与监控—业务部门的核收 62 模型的实施与监控—建模后分析 63 模型的实施与监控—建模后业务决策分析 64 模型的实施与监控—建模实施 65 模型的实施与监控—模型监控与建档
8位专家
8位专家

刘老师，某国内金融科技公司副总裁，拥有20多年金融行业的专业经验，曾在FICO、SAS等多家知名海外金融科技公司担任高管和解决方案团队负责人，擅长于大数据分析和应用、数据产品及量化体系的设计、开发和落地，专长于征信局各类产品的设计、开发和推广。 杨老师，某海外银行创始合伙人，曾任Protiviti高级总监合伙人，为美国PNC银行，SunTrust银行创建并领导风险分析部门多年。毕业于北京大学，获芝加哥大学数学博士，卡内基梅隆大学网络硕士和中科院数学所硕士。任明尼苏达大学任终身教授，现兼任香港科技大学实践教授。 祝老师，某信托公司普惠（数字）金融部总经理，北京大学人工智能博士，曾任某股份制商业银行智能风控团队负责人；从事风险管理、新资本协议实施、智能风控、数据治理、普惠金融工作十余年，在相关领域发表专利十余个、论文十余篇，参与编著多部书籍。 聂老师，某证券公司风险管理部副总经理，CFA、FRM持证人；曾先后供职于多家证券、信托等机构，在风险管理、资产管理、资产证券化等业务领域具有较为丰富的理论和实践经验。 袁老师，某国内金融科技公司首席科学家，现任中山大学管理学院和华东理工大学客座教授，曾任美国毕马威风险管理咨询负责人、中国/香港德勤财务咨询负责人。 徐老师，曾任某外资银行大中华区负责人及外资金融科技公司总经理，在纽约花旗银行总部和国内多家股份制商业银行、保险公司供职30余年，担任过交易员，资金条线负责人、风险条线负责人，公司总高管等职务；美国哥伦比亚大学博士。 贺老师，美国某大型银行企业建模中心副总裁，北卡州立大学博士；曾任美国Synchrony Financial（原GE消费金融）数量模型开发，经济资本运算及压力测试副总裁，BBVA银行（美国）高级副总裁，为该银行系统风险管理及风险模型的主要设计者之一。曾任美国运通及美国企业金融公司经理和高级经理。 金老师，美国某大型保险公司分析部负责人，毕业于中国科大数学系和美国普渡大学统计系，曾任美库尔(Merkle)咨询有限公司分析主管，Target base咨询有限公司资深分析主管，麦肯锡分析专家和美国国际集团(AIG)高级分析总监。有20多年在金融服务、通讯、药厂和零售方面的商务决策、预测建模和实施的经验。