项目介绍

对于未来想从事金融风险分析或数据科学相关学习或研究的同学，或是仅仅想学习Python数据分析方法来准备参加各类数据竞赛的同学，这无疑是宝贵的求知和实践机会。本项目中，我们将提供真实的金融信用卡风险行为数据，并带领学员基于Python用数据科学/机器学习方法逐步构建信用卡诈骗预测算法。

课程介绍

• 通过本课程的学习和实践，学生将可以理解数据科学建模分析的基本概念和流程并且获得宝贵的金融信用风险数据分析经验。
• 对于未来想从事金融风险分析或数据科学相关学习或研究的同学，或是仅仅想学习Python数据分析方法来准备参加各类数据竞赛的同学，这无疑是宝贵的求知和实践机会。
• 希望学生修过统计，线性代数等相关课程和有基本的编程经验，或者愿意花额外时间学习python入门。

课程内容：

本项目中，我们将提供真实的金融信用卡风险行为数据，并带领学员基于Python用数据科学/机器学习方法逐步构建信用卡诈骗预测算法。

课时：10小时

导师介绍：

香港中文大学博士哈佛大学和麻省理工学院受邀访问学者CZ教授

适合人群：

• 申请 金融学/量化金融/数据科学 方向或者所有对数据科学有好奇，想获得实践认知的同学。
• 想学习Python数据分析方法来准备参加各类数据竞赛（e.g. Kaggle）的同学。

课程产出：

• 通过实践初步理解数据科学基本概念和流程
• 小组项目分析报告和金融诈骗预测算法
• Python数据分析从入门到熟练
• 导师签发的课程证明

申请要求

• 对所选课程感兴趣，并有意愿深入研究和学习
• 英语授课的课程需要有流利的听说书写能力

 

英美学校金融专业申请信息：

英国金融工程专业

美国金融工程专业