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2. 掌握数据科学领域最受欢迎的编程语言-Python
3. 学会构建数据挖掘算法进行分类任务
4. 能够使用RF算法对缺失值进行补充
5. 能够掌握样本不平衡问题
6. 能够用最佳分箱个数并验证分箱结果
7. 计算出各箱WOE映射数据
8. 建模与模型验证
适合人群
需构建完整的数据分析金融知识体系,提升业务和技术实战能⼒
2. 在校专科、本科、研究生等大学生
能写在校招和社招中体现简历上的真实项⽬经验
3. 对数据分析感兴趣的高校学生和教师
⽤数据驱动业务决策,搭建核⼼指标体系,抓住金融业务核⼼本质,提升⼯作效率
4. 待业、期待转行从事数据分析工作人员
5. 零基础想要系统提升的学员