大家好，今天小编关注到一个比较有的话题，就是关于python研发风控深度学习建模的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python研发风控深度学习建模的解答，让我们一起看看吧。
- 金融风控师职责的句子？
- 传统风控从业人员，向大数据风控转型，需要学习哪方面的知识呢？
- 想入坑金融行业做风控或者量化分析相关的机器学习工作望各位大佬给些建议？
- 零基础想系统地学习金融学、量化投资、数据分析、python，需要哪些课程、书籍？有哪些证书可以考？
金融风控师职责的句子？
1.利用数据分析的手段,优化风控反欺诈策略。并与数据开发同事持续完善反欺诈规则的开发和落地
2.跟踪风控模型有效性,监控分析产品关键的风控数据,与风控建模组持续完善模型
3.参与风控反欺诈相关的工作。
要求:
1.消费金融/个人信贷反欺诈业务理解通透,熟悉贷前、中、后风控反欺诈流程和细节
传统风控从业人员，向大数据风控转型，需要学习哪方面的知识呢？
传统风控人员对业务逻辑上的风险的把控会比较好 然后有大数据的技术支持的话是如虎添翼 这不是转型 是升级
需要学的的内容其实就是大数据的相关技术了，
1 架构
数据架构方面你需要学习如何从分布式系统中查询数据，像hadoop，spark prest这些系统得学会使用
2 数据处理
在拿到数据后 需要对数据做很多的清洗工作 大数据的大很多时候意味着数据多而且乱 数据工程师90%的工作都是在洗数据 得学习下Python和相关的包，例如pandas这种 然后积累一些常用的数据处理的代码
我曾经在中银香港的风险管理部门工作过一段时间，也在几家上市的股份制银行中担任过董事会风险管理委员会的***，对于所谓从传统风控向大数据风控的转型，有一些具体的体会，传统与现代也是相对的，也是不断演进的。金融机构的风险控制部门，往往同时要熟悉具体业务操作、风险管理模型、系统流程与运行和IT技术等等，作为风控相关从业人员，如同在任何其他交叉学科领域一样，首先确立主次地位，而具体到大数据风控，若以传统风控为本职，应考虑将大数据作为工具和手段，***风控体系的建设，或更多的可将大数据技术看作是对传统风控工作各个方面的提升。
图片摄影：潘石屹
要想从传统风控转型到大数据风控，起步阶段需要具备的知识技能包括：
一能在分布式系统数据库获取数据并进行基本处理的能力，所幸多数环境中一定程度上能够兼容SQL语法，因此无需太过在意数据存储的技术实现和数据库管理，只需掌握基本的数据处理脚本；
二能对各类数据有敏感的嗅觉，能充分寻找到有信息价值且不难理解的指标的计算逻辑，同时让变量衍生的构造逻辑尽量清晰，在大数据处理上通常会有千万级别的变量衍生数目，因此如何利用函数、宏等实现方式提炼代码浓度，有利于维护以及降低错误率。
三 熟悉各类典型的统计学模型技术，能够较好的从工作业务背景中找到对应的统计解决方案，并在多个机器学习类的模型中能够比较他们的优缺点，找到最合适当下场景的技术应用。
四 程序掌握，信贷风险管理行业中能够主要使用的能够实现数据处理、基础模型开发以及部分机器学习的软件环境为SAS，在当前环境下SAS依然有很强的竞争力；而免费开源的程序环境有R和python，对近期学术界和应用场景中使用的统计学模型解决方案有更高时效的跟进。原则上这三种程序通过一定时间的学习都能解决大多数的工作课题。而在遇到特定问题时，建议灵活使用软件，而不要坚持某一种，更无必要比较这些软件的优劣，事实上在评论一个软件不好时，很可能是因为没找到正确的使用方式而已。
最后，还需要指出两点：
第一，从实践看，脱离风控本身工作的目的来谈所需要的技术知识，是低效并不切实际的。所以，还是要从实际工作流程出发，从现有的传统也可能是经典手段出发，寻找大数据环境下的新风控工作的内容以及大数据技术可以提升的落脚点。
第二，在风控工作中还包括其他一些职能，例如客户/资产监控、组合管理以及相关报表类、贷中预警与贷后催收、资本计量及拨备、压力测试等，因为工作的技术重点相对独立，并无较多的大数据场景，因此在这些工作场合中较少出现大数据风控的概念。当然，随着行业发展和现代化技术手段的使用，越来越多的场合需要使用到统计学技术分析以及程序[_a***_]，实现更科学的分析和相对自动化的实现方式。
想入坑金融行业做风控或者量化分析相关的机器学习工作望各位大佬给些建议？
风控不懂，金融量化分析是我现在的工作。
手下一点不想做太多的冷板凳给你几个建议：
如果能力很强就算了，如果一般还是靠学历吧。研究生最好是名牌大学，海龟都不足为惧。博士最好，工资也很高而且是金融，生物，物理，数学等相关专业的，这种人才很受欢迎。
如果你不想一只做分析工作的话，尽量掌握一门编程语言，Python或者是C++这里我推荐C++。很多人不是说Python现在很火吗？人工智能和量化交易都在用这个啊？不要问为什么，这是经验，C++你会了你可以很容易的去用Python去编程，但是反之你会很头疼，而且说到通用型C++在金融行业可以说真的具有通用型。
第三、多研读一些大型机构的研报。
你需要学会他们的分析思路以及分析方法，初学者这点很重要，去建立自己的分析思路以及获取数据的渠道以及分析数据的能力，这样你才能稳步的成长。这将是你以后成长过程中非常重要的一点。
第四、建立自己的资料库。
这就是为什么去学习编程的原因，这样你就很容易去创建自己的分析系统以及自己的分析资料库，这是一个积累的过程不论是现在还是以后，这些资料库在你工作时间的推移会越来越值钱，记得返回总结归纳分析。这可能是你突破年薪的最有力的武器。
零基础想系统地学习金融学、量化投资、数据分析、python，需要哪些课程、书籍？有哪些证书可以考？
你学习的目的是什么？是为了进金融行业？为了入职风控岗位？还是为了炒股？你把目的说清楚别人才好针对性推荐课程书籍及证书，而且学习这些东西都要一定的基础，起码大学本科学历，否则很难学好，特别是金融没有一定的宏观经济/微观经济的基础，看都看不懂，还谈什么数据分析和python，建议你把你的目的搞清楚，想明白再来学习，可以事半功倍，否则很艰难，谢谢。
到此，以上就是小编对于python研发风控深度学习建模的问题就介绍到这了，希望介绍关于python研发风控深度学习建模的4点解答对大家有用。
