1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。

互联网金融是新兴涌现出来的金融创新模式。它结合了成熟的互联网技术、电商消费和人工智能等手段，打破了传统线下银行的壁垒，在横向的广度和纵向的深度上都为传统金融机构带来了颠覆性的革新，为现代的融资、购物、支付等需求提供了强大的便利。同时，也由于互金平台中的实时性、快捷性和复杂性等特点，该领域也爆发了大量的欺诈行为，给互金机构带来及其严重的损失。过去的反欺诈手段主要以专家经验和规则为主。随着大数据、机器学习、深度学习等技术的发展，越来越多的互金平台将量化模型引入到反欺诈工作中农。本课程以消费金融领域的交易反欺诈为例，介绍如何将机器学习模型应用在反欺诈工作中，从而为互金平台识别欺诈、降低损失。

第一部份：python的介绍和入门
1) python语法
2) pandas，numpy，statsmodels，sklearn等常用包
第二部份：数据分析建模的准备工作
1) 业务背景
2) 数据清洗
3) 特征工程
4) 数据可视化
第三部份：建模的预备知识
1) 损失函数
2) 参数估计
3) 性能评价
第四部份：逻辑回归模型的介绍
1) 逻辑回归模型的简介
2) 逻辑回归模型的参数估计
第五部份：逻辑回归模型在反欺诈中的应用
1) 逻辑回归模型的特征处理
2) 逻辑回归模型的结果解读
第六部份：支持向量机模型的介绍
1) 支持向量机模型的原理
第七部份：支持向量机模型在反欺诈中的应用
1) 支持向量机模型的应用
第八部份：机器学习中的集成模型
1) 元模型与集成模型
2) 集成的方式：bagging，boosting与stacking
第九部份：决策树与随机森林及其应用
1) 决策树模型
2) 随机森林模型
3) 随机森林的应用
4) 特征重要性评估
第十部份：GBDT模型及其应用
1) GBDT模型的原理
2) GBDT模型的应用
3) 特征重要性评估
第十一部份：集成模型中的stacking方法
1) 多模型的stacking
第十二部份：反欺诈业务中的衍生问题
1) 无监督模型与半监督模型
2) 聚类模型
3) 非平衡样本的处理方法