3.《信贷风控场景三方数据的测试评估》解决方案构思
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1.《信贷风控场景三方数据的测试评估》场景业务介绍
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2.《信贷风控场景三方数据的测试评估》样本数据概览
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4.《信贷风控场景三方数据的测试评估》多维评估分析
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5.《信贷风控场景三方数据的测试评估》测试结果总结
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《银行信贷违约检测解决方案》项目-厦门国际银行银行信贷违约检测数据与解决思路介绍
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《银行信贷违约检测解决方案》项目-厦门国际银行银行信贷违约检测解决方案
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3.SLAM的新突破-图优化
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3.Google的解决方案
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《信用评分卡模型构建》项目-金融信用评分卡模型案例
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3.购买行为分析
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2.传授两方面的理论和实战技巧
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3.Spark核心概念
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互联网金融风控面试12问
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1.什么是大数据开发？
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1.大数据理论介绍
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《音乐推荐与电影推荐系统》项目-音乐推荐系统数据解析
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金融风控与评分卡基础
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4.数据类型
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1.大数据的产生和发展
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2.大数据工具和技术栈
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4.Hadoop发展史
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3.《大数据开发实战》需要哪些基础
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2.声音与数字信号的转换
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5.环境搭建及使用
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1.企业经营分析如何落地
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金融风控知识与架构
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4.Spark运行模式及原理
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3.广义新类别发现-方法深度解析
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4.SLAM的知识架构
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1.语音识别处理的过程
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1.搜索引擎日志查询分析
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《风控流程与策略》反欺诈正负样本定义
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3.JSON文件操作
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5.课程内容结构
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6.Hadoop集群环境搭建
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1.量化必要的基础知识
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实战：Lending Club 借贷数据探索性分析及可视化
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1.SLAM的提出与发展
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6.环境部署（2）
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7.数据库基本操作