原标题：Python金融业数据化运营实战

目前数据分析已经深入到各个行业中，尤其以Python为工具的数据分析将越来越流行，目前数据分析在金融领域的应用是最广阔的，了解或者掌握了Python金融数据分析，对于今后就业相当有吸引力。

Python金融数据分析就是专门针对金融领域的案例，通过该课程，可以系统的了解金融市场以及python在整个金融行业的应用以及发展状况。

本课程既可以针对零基础学生，也可以针对有一定基础的学习，课程会从Python最基础的开始讲解走，一步一步深入，并且每章会配上案例教学，让学员更清楚了解数据分析在金融领域的实际用途以及如何运用Python来进行分析。

学完该课程，不仅可以掌握到Python相关知识，可以熟练掌握Python，并且还可以了解到金融市场相关知识以及如何运用Python来进行相关分析。

第一课：金融市场与金融产品

第二课：Python基础知识

第三课：Python统计学相关知识

第四课：金融中的线性问题

第五课：非线性与金融

第六课：贷款按揭分析

第七课：Python随机模拟

第八课：Python保险策略模拟

第九课：Python信用评分卡

第十课：Python股票技术指标分析

课程将于2018年9月22日开课，课程持续时间大约为12周。

对金融行业数据分析感兴趣的、对Python感兴趣的朋友，学生均可；

预期收获：

熟练掌握Python相关知识，运用Python进行相关数据处理和分析，掌握金融市场相关知识，如何用Python来进行相关领域的分析。本课程增加了信用评分卡，目前信用评分卡广泛应用于银行，保险以及互联网金融，通过该课程可以了解信用评分卡的原理以及如何构建。

李云 老师

4年以上英国留学经历，金融数学专业海归硕士，高级数据分析师，征信数据库、信用评分模型及创新类大数据和风控产品的设计、互联网金融信贷产品设计（受托支付、现金贷）有实战经验

熟悉信用评分理论和信用评分卡模型，出色完成了北银消费受托支付评分卡开发、北银消费居宜贷评分卡开发、上海竞动科技小额信贷系统、国内某知名城商行贷款评分卡IT建设项目等

对国内金融市场有深入认识和研究，熟悉金融相关产品，在企业风险评分卡模型、客户评级方面具有实战经验

熟练掌握SAS和Python以及R编程软件，熟悉数据挖掘项目的实施方法，包括业务数据收集整理、质量检查、数据分析与评分模型建立和验证

熟悉机器学习常用算法，包括逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、Kmeans、GBDT模型，XGBOOST等算法返回搜狐，查看更多

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