- 專注于為CIO、信息主管、IT總監(jiān)、IT（運維）經(jīng)理、等課程
- 專業(yè)的培訓水平、科學實用的課程設置、高質(zhì)量的講師課堂
- 為了讓更多的學員能在未來的工作中有更寬廣的發(fā)展與機遇。
400-688-0112
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本課程突破傳統(tǒng)教學模式，采用商業(yè)決策模擬與數(shù)據(jù)建模相結(jié)合的授課方式。課程案例均來自金融風控、電商用戶畫像等真實業(yè)務場景，學員將在導師指導下完成從數(shù)據(jù)清洗到模型部署的完整項目周期。
| 教學模塊 | 核心技術點 | 實戰(zhàn)產(chǎn)出 |
|---|---|---|
| 數(shù)據(jù)預處理 | 缺失值處理/數(shù)據(jù)標準化 | 完整數(shù)據(jù)清洗報告 |
| 統(tǒng)計建模 | 線性回歸/邏輯回歸 | 可解釋性分析模型 |
| 機器學習 | 決策樹/聚類算法 | 預測模型部署方案 |
課程面向需要提升數(shù)據(jù)處理能力的IT從業(yè)人員，重點解決實際工作中的三大痛點：復雜數(shù)據(jù)處理效率低、統(tǒng)計模型業(yè)務解釋性差、機器學習模型落地難。通過200+課時的強化訓練，使學員掌握R語言在金融風控評分卡構(gòu)建、零售業(yè)客戶分群等場景的實戰(zhàn)應用。
基于邏輯回歸構(gòu)建信用評分模型，實現(xiàn)貸款違約概率預測，包含變量篩選、WOE轉(zhuǎn)換等核心環(huán)節(jié)實操
運用聚類算法進行客戶價值分層，結(jié)合RFM模型制定精準營銷策略
課程配備雙師輔導體系，由具有10年以上數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗的項目導師全程指導。教學案例庫包含金融、電商、醫(yī)療等六大行業(yè)真實數(shù)據(jù)案例，所有實驗環(huán)境均配置云端RStudio服務器，支持多終端協(xié)同操作。
