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刘志玲：数据科学与编程语言 - - 天弈方圆 | 基于风险的金融教育与交流
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一、金融强国建设背景下的风险管理能力建设与提升
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第一章 量化模型和数据挖掘介绍
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第一章 数据管理
第一章 数据科学之数据分析篇
模块一：实际项目数据概述
第一章 产业和城投的基本介绍
第一章 供应链与供应链金融认知
第一章 金融生态圈结构与金融同业实践案例
第一章 资金运营与资金管理模式
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第一章 数字化转型的基础
模块一：(金融)大数据概述
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第一章 商业银行运营与运营管理数字化
第一章 风险模型搭建要点
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模块一：智能投顾ABC
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模块一：风险损失预测的定义和意义
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第二章 针对产业和城投的特征提取
模块二：小额分散信贷业务预测量化方法论
第二章 数据清洗和处理
模块二：当前国内智能投顾的实践和应用
第三章 支持产业和城投的HAMMER 信用评估体系介绍
模块二：数据整合和清洗
第二章 商业银行运营风险及其管控策略
第二章 数据治理
第二章 了解关键数字技术
第四章 落地到产业和城投主体的评估结果分享
模块二：全息画像框架的建立
模块三：智能投顾应用到了哪些基础分析和投资技术?
第五章 针对具体行业或区域的评估结果风险
第三章 数据架构
第三章 数据驱动的决策制定
第三章 特征工程
第二章 企业资金运营风险及管控
第二章 模型搭建误区及模型应用案例分享
模块三：样本的设计
第四章 数字化战略规划
模块三：支持特征提取的高度关联特征和验证标准的建立
第四章 数据（存储模型）建模
第二章 供应链金融风险及其管控
第二章 金融场景生态圈体系打造与实践路径
模块四：变量初选
模块四：展望和建议
第五章 领导力、文化转变与数字化人才培养
第四章 建立基本的模型框架和策略
第二章 现代商业银行大数据量化模型体系及实例
第五章 数据集成和互操作（DII）
模块四：支持特征提取需要的AI算法介绍
第六章 创新与数字生态系统
第六章 元数据
模块五：基于全息画像方法刻画的特征筛选框架的建立
第七章 结语和总结
模块五：变量处理
第五章 模型检验和模型验证
第七章 数据质量
第六章 模型优化
模块六：模型表现的度量
第八章 DCMM与数据要素
第七章 模型应用和解释
第八章 预测建模基本流程介绍
模块七：模型搭建和选择
模块八：模型的验证和解释
模块九：模型的实施设计
模块十：模型的监控设计
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