同学问“我自学了一些Python,SQL,我可以投简历到风控数据分析师岗位了吗?”
回答:“你可以成为6-12k的风控数据分析师、你也可以成为15-30k的风控策略分析师”。
但是!这些工具SQL,Python,R,Spss,Excel,Sas都是工具,用来处理数据的,就像数学公式,能解题,能做立体几何,但是不能找到工作。
只学工具,不学分析策略其实是本末倒置!
到现在很多企业还在用excel做面试题,考的不是你用excel有多快,函数背了多少个,而是检测你对业务的理解程度。
有的公司直接让BI去做全盘分析,再让数据分析师去复盘。还有很多的BA/BSA去了解BI的分析工具、分析思路,把分析的流程摸透,往后端走,完全可以把一些前端的数据分析师替代。
工作中有没有遇到这样的情况,上级领导一句“我们有一堆数,你分析分析吧,看看能有什么结果。”于是你开始思考......
有效数据和关键数据是什么?我该分析哪些数据?
我要怎么抓取并分析数据?有哪些角度可以分析?
这些数据说明了什么问题?
工作遇到的很多难题问题都源于对业务的不了解。
同时许多金融机构的数据分析师转岗风控策略很便捷,就是因为他们只需要学习风控业务知识就可以顺利转岗!
我们制定了一个PPT关于金融风控的核心报表。
那么如何学习到最贴近工作业务场景的策略呢?
把握风控全流程
解决审批策略、反欺诈、政策与风险定价和评分模型等常见问题,对风控各个环节与流程都清晰了解
弥补项目经验
全线条训练营45+精选案例和练习
转岗·升职面试定向辅导(需另付费)
预约面试辅导老师,一对一辅导,简历优化,打破求职壁垒
弥补数据能力
FAL“鲸抖”大数据实验平台学·练结合,掌握风控工作中运用数据驱动业务、整个风控报表体系的应用
为了解决这些问题,我们推出了一门这样的课程⬇️
这门课程面向 0 - 3岁的风控人,通过课程的学习和老师们的倾囊相助,会让你快速成长,具备在金融机构从业1-2年时间才会积累的风控策略分析经验。在 1 个月的学习中,5名风控大佬级教师联动教学。
通过贴近工作业务场景的实操案例,借此习得体系的工作方法,增加自己的项目实战经验。
(策略调优的思考题)
(Vintage在策略中的应用)
往期课程学习情况可以感受一下~
▲《第17期全线条训练营》学习群聊天截图
免费咨询课程,职业规划
part1部分:系统介绍风控行业背景,帮助你对整个行业及岗位发展前景有清晰认知;并针对核心岗位的价值与基础技能进行展开讲解,能让你迅速建立起已有的产品知识与风险知识的桥梁,加速对课程的理解;
于此同时,课程会从最基础的编程内容开始讲解,资深讲师从软件安装操作开始一步步带教下,你会逐步介绍SQL、Python基础操作,结合企业练习题完成实操。
part2部分:以总分结构框架学习,通过学习,你能更好地理解量化风险体系,再结合各岗位实际工作内容进一步展开(含贷前、贷中、贷后、反欺诈、评分模型)课程讲解,更加全面、细致地掌握风控全线条知识。
part3部分:专为学员设计了专题充电包,根据自身讲师团队经验总结与学员工作问题反馈,挑选贴近实际工作场景的内容进行专题授课,增强学员的知识面。
充电宝专题课程会不断更新,帮助你长期补充风控知识点。
因此,量化风控全线条Pro(4.0)是一门能帮助学员从风控0基础入门到全面实操的全面课程,尤其适合0基础入行与意向转岗的同学。
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有哪些学员参加?
课程教师团队都是风控大咖
6位老师结合多年行业经验,开课3年,1000+人学过。相信能给你风控策略带来不少的启发。
10年风控沉淀,体系化教学,只为帮助你,少走2年弯路。
Carey老师
拥有国内多家大型金融科技集团担任风险政策线负责人经验,擅长运用量化分析方式进行风险政策管理及风险定损定价。
Zhou老师
深圳某持牌金融科技公司资深风险策略专家,擅长使用数据分析进行风险策略的调优与回顾。
Royce老师
某知名互联网金融公司反欺诈经理,擅长各类型的数据分析及统计建模。
Zaki老师
某持牌机构贷后负责人,擅长贷后运营策略及贷后平台整体搭建,对贷后客户分群、分案策略制定、催收效能提升等方面有丰富的实战经验。
Eric老师
多年银行零售行业风控工作经验,曾负责多个贷中管理项目,在客户风险管理和存量客户经营有较深的见解。
Ollie老师
数据科学家团队负责人。博士研究方向为分布式机器学习,一直在大数据风控领域进行分析建模工作。
为什么选择量化风控全线条训练营?
给你4个理由
理由1:学会搭建完整的风控策略与优化迭代;
理由2:学会根据业务场景进行量化分析与风险定价;
理由3:掌握全流程风控的核心业务经验;
理由4:学会标准评分模型开发与策略应用。
当你有了策略经验,或者熟悉各个业务场景的应用以及方法,就可以用更高效更系统的策略方案,基于整个策略,模型,报表等维度,从策略最底层的逻辑来解决实际业务问题。
该课程设置了45+精选案例和练习,解决没有大厂实战经验的问题。
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