基于Python语言的银行大数据应用

基于Python语言银行大数据应用
Level 1 Level 2 Level 3
任务0(前期准备) 安装与配置(概述) JDK1.8
Python3.6
IDEA与STS
MariaDB
Linux
pip
小组分工与项目 　
敏捷开发与项目迭代展示 　
python属性 python2与3差别
python发展历史
Python在一线中能帮我们解决什么场景
python常用工具包介绍
任务1(语法基础以及案例ATM) 环境配置(提前) 　
基础语法 函数定义体验
全局变量定义
输出变量
字符串访问
list列表定义
tuple列表定义
字典操作
运算符系列
成员运算符
判断语句
while循环
for循环
break语句
continue语句
模块引用 　
分析一个MySQL数据库访问 　
案例分析Python模拟ATM机 　
任务2(银行贷款违约预测) 机器学习概述 　
机器学习简易分类 　
案例技术点 sklearn.linear_model
LogisticRegression
违约风险进行预测
任务3(银行营销案例) 二分类算法概述 　
随机森林概述 　
数据准备介绍 　
数据预处理 　
定期产品购买情况 　
任务4(量化金融分析) 什么是量化金融分析 　
如何做 　
目前有哪些开源框架使用 　
任务5(Python与大数据交互) 技术点的阐述说明 　
Hadoop 　
Spark 　
任务6(大数据与AI语法介绍) 自动化运维 Linux与数据库脚本
Python+Spark sparkStreaming
人工智能开发 Tensorflow 

天津大学(双本)
英语、德语
微软认证讲师
微软金牌讲师4年德国留学
15年应用开发和数据处理从业经历
国内使用Python作为数据处理工具的先行者
曾任职阿里担任架构师、搜狐担任软件工程师
参与多个大型项目、为全国各个培训机构提供需求分析、各类软件开发、软件架构

专业背景
软件服务外包开发公司(开发以及团队管理)经验
曾任职阿里担任架构师 3年
搜狐担任软件工程师 2年
天津经济技术开发区政府部门软件系统开发维护经验(开发以及团队管理)
德国留学4年
天津经济技术开发区大型制造型企业内部软件平台开发维护经验
15年培训行业经验
主要课程
《软件全栈开发》
《Linux 应用与发展》
《大数据 与Spark实战》
《Python程序编码语言培训》
《面向架构师的互联网平台架构设计》
《微服务架构与技术》
《基于大数据的企业运维》
《Android8.0项目开发实战》
强项授课

授课特点：
课程都是实战性课程,培训的宗旨是要进行课程的落地，通过接地气的项目实战，来使培训者能够从一个小项目入手，然后逐步扩大自己的视觉，完成最后的实战开发，以下的内容有别于以往的纯技术点授课！
讲师授课感受：
1.技术在于分享,用心做好每一件事情
2.不能忽悠受众者
3.授课前需要了解客户的课程后的真实的需求
4.根据用户的需求来有针对性的制定有效的课程大纲
5.加强课程的互动性，每天的课程每个受众者平均会沟通至少10次以上
6.根据情况会安排所有的受众者撰写每日的培训日志总结
7.课堂上需要随机应变和现场发挥，来解答受众者的问题，对于未能解答的问题保留相关的联系方式寻求在24-48小时内给出有效的解决方案
8.课堂上某些案例可以根据受众者的实际的最终需求来模拟编写，这样，在课程结束后，受众者会有一个大体的需求完成的轮廓
9.对一些该技术领域的新技术的总结和探索
10.一切不变的就是变化，所有的内容会切以实际的以需求为准来应对 

• 商业银行大数据应用创新

   

  一、大数据核心理念及数字化营销1、大数据的核心理念及思维Ø大数据是探索事物发展和变化规律的工具Ø一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓Ø大数据的核心能力发现业务运行规律及问题探索业务未来发展趋势Ø从案例看大数据的核心本质2、数字营销时代的到来Ø..

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• 银行数据应用实践课程大纲

   

  1.银行数据应用的问题• 互联网金融尤其依赖数据
• 金融业本身就是基于数据与信息的产业 • 数据分析推动了银行的转型与创新
• 未来互联网银行模式
• 传统银行与互联网金融的结合
• 目前的问题: ü数据特点..

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• 银行大数据应用实践

   

  １．金融大数据应用的问题•互联网金融尤其依赖数据•金融业本身就是基于数据与信息的产业•目前的问题：ü数据特点与组成n数量不够大；维度不够多n核心数据、外围数据、常规渠道的数据、社会化的数据等ü技术不足n互联网的流行使得非结构化数据的数量和维度都远远超过传统结构化数据；传统I..

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• 商业银行大数据应用创新

   

  一、大数据核心理念及数字化营销1、大数据的核心理念及思维Ø大数据是探索事物发展和变化规律的工具Ø一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓Ø大数据的核心能力发现业务运行规律及问题探索业务未来发展趋势Ø从案例看大数据的核心本质2、数字营销时代的到来Ø..

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