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基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)與數(shù)據(jù)治理體系構(gòu)建

課程編號:34922

課程價格:/天

課程時長:2 天

課程人氣:367

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:管理技能 

授課講師:王海

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


前言:
1.大數(shù)據(jù)時代的高速發(fā)展邏輯
1)大數(shù)據(jù)技術(shù)沖擊了整個商業(yè)體系
2)大數(shù)據(jù)的“摩爾定律”發(fā)展脈絡
2.網(wǎng)絡效率邏輯
1)數(shù)據(jù)智能邏輯
2)深度滲透邏輯
3.互聯(lián)網(wǎng)金融為什么能顛覆的傳統(tǒng)銀行業(yè)
1)超級平臺現(xiàn)象
2)非對稱發(fā)展
3)商業(yè)新物種
4)金融新生態(tài)
4.數(shù)字經(jīng)濟全方位的深度滲透
1)“移動支付”改變了營銷場景
2)在線化+數(shù)據(jù)化的深度演繹
3)金融行業(yè)轉(zhuǎn)型策略——“網(wǎng)絡化、數(shù)字化、智能化、云端化”頂層設計和戰(zhàn)略布局

一、精準數(shù)據(jù)資產(chǎn)從何而來、如何應用
1.從數(shù)字到數(shù)據(jù),再到資產(chǎn)
2.如何收集、處理海量數(shù)據(jù)
3.用戶數(shù)據(jù)有哪些商業(yè)價值
二、大數(shù)據(jù)資源、資產(chǎn)應用
1.大數(shù)據(jù)時代的意義
2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)——多學科的融合
3.數(shù)據(jù)挖掘的功能:分類、預測、推估、關聯(lián)、聚類、可視化
4.數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切
實戰(zhàn)案例分析:特朗普如何通過數(shù)據(jù)和算法來操控選民思想和結(jié)果
三、大數(shù)據(jù)技術(shù)與模型算法構(gòu)建
1.大數(shù)據(jù)與算法模型的關系
2.算法改變金融行業(yè)經(jīng)營策略
3.機器學習與算法技術(shù)
1)機器學習基本概念——深度學習與非深度學習
2)機器學習算法分類——有監(jiān)督學習(分類、預測)、無監(jiān)督學習(聚類、關聯(lián))
3)“千人千面”定義銀行業(yè)務中的角色
4)BAT如何利用機器學習與算法影響整個金融行業(yè)
4.在金融征信風控數(shù)據(jù)模型
1)金融征信風控算法與模型的設計步驟
2)信用評分算法開發(fā)流程
3)社交網(wǎng)絡算法在金融反欺詐中的應用
案例分析:螞蟻金服征信算法與模型,快速識別用戶價值與風險 

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