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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(jià)格:/天

課程時(shí)長:2 天

課程人氣:383

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(xùn)對象】


【培訓(xùn)收益】


前言:
1.大數(shù)據(jù)時(shí)代的高速發(fā)展邏輯
1)大數(shù)據(jù)技術(shù)沖擊了整個(gè)商業(yè)體系
2)大數(shù)據(jù)的“摩爾定律”發(fā)展脈絡(luò)
2.網(wǎng)絡(luò)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(tái)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(jì)全方位的深度滲透
1)“移動(dòng)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(luò)化、數(shù)字化、智能化、云端化”頂層設(shè)計(jì)和戰(zhàn)略布局

一、精準(zhǔn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)從何而來、如何應(yīng)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(jià)值
二、大數(shù)據(jù)資源、資產(chǎn)應(yīng)用
1.大數(shù)據(jù)時(shí)代的意義
2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)——多學(xué)科的融合
3.數(shù)據(jù)挖掘的功能:分類、預(yù)測、推估、關(guān)聯(lián)、聚類、可視化
4.數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切
實(shí)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(guān)系
2.算法改變金融行業(yè)經(jīng)營策略
3.機(jī)器學(xué)習(xí)與算法技術(shù)
1)機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念——深度學(xué)習(xí)與非深度學(xué)習(xí)
2)機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類——有監(jiān)督學(xué)習(xí)(分類、預(yù)測)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)(聚類、關(guān)聯(lián))
3)“千人千面”定義銀行業(yè)務(wù)中的角色
4)BAT如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)與算法影響整個(gè)金融行業(yè)
4.在金融征信風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)模型
1)金融征信風(fēng)控算法與模型的設(shè)計(jì)步驟
2)信用評分算法開發(fā)流程
3)社交網(wǎng)絡(luò)算法在金融反欺詐中的應(yīng)用
案例分析:螞蟻金服征信算法與模型,快速識(shí)別用戶價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn) 

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