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  • 麦芽数据学堂金融行业定向就业训练营

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    本训练营含2个项目+就业指导特别说明:项目和就业指导不可分割,后期采不采用就业指导都不退。

    项目一:银行数仓搭建项目
    此项目依托星环大数据平台进行城商行数仓搭建全流程讲解

    项目二:金融科技信贷与风控报表平台

    项目以HADOOP生态,HIVE搭建完整信贷和风控数仓

    我们金融项目训练营优势:
    两位在职资深老师,每个项目都由在职老师负责,在学习过程中可提供群内答疑、不定期直播,后期我们提供全链路就业跟踪服务,简历小群全方位跟踪,辅助就业。
    详细介绍可分别看项目大纲1.银行数仓搭建项目

    章节内容

    课程小节

    第一章业务背景介绍

    业务背景介绍

    第二章数据仓库架构

    通用架构

    其他银行数仓分层,本项目分层

    第三章星环大数据平台

    1.星环TDH平台

    2.分布式引擎Inceptor

    3.其他产品介绍

    第四章银行数仓基本知识点

    数据源系统

    数据仓库、决策支持系统

    维度与度量

    元数据管理、数据质量管理

    第五章银行数仓模型分析

    数据模型设计思路

    数据模型设计原则

    常规主题模型划分

    拉链表、快招标、流水表介绍

    项目来源系统介绍

    项目业务主题选择

    数仓常用算法与选择

    第六章基础层设计与开发

    表字段命名与规范

    代码数据标准化

    贷款业务开发展示

    存款业务开发展示

    中间业务开发展示

    产品业务开发展示

    基金理财业务开发展示

    第七章共性加工层设计与开发

    客户整合层开发展示

    贷款整合层开发与展示

    第八章集市层设计与开发

    集市层的开发

    报表可视化

    第九章脚本初始化

    初始化意义

    各种算法初始化方法

    初始化注意事项

    第十章调度平台

    调度目的、作业管理、监控管理

    第十一章总分核对、投产与结项

    投产步骤

    结项要求与文档整理

    第十二章数据迁移思路讲解

    1.数据迁移介绍

    2.数据迁移步骤

    3.迁移项目数据测试

    4.数据迁移与数据库开发区别

    第十三章业务板块反洗钱

    反洗钱介绍

    需求分析与业务设计

    数据处理

    大额可以模型

    补录任务以及增录流程

    报告与报送

    2. 金融信贷与风控报表平台

    简历包装项目名称示例:

    1.某银行(XX银行)消费金融业务风险管理数仓(报表)

    2.某金融(XX金融)信贷业务数仓(报表)

    3.某数科(XX金融科技)线上金融服务数仓(报表)

    4.某小贷(XX小贷)公司级业务数仓(报表)

     

    **上述名称仅做举例,请自行斟酌。


    项目展示部分截图

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    课程大纲

    1 金融行业背景

    1.1 项目背景

    1.2 项目目的

    1.3 金融行业近7年史

    1.4 金融行业现状分析

    2 金融风控基础概念

    2.1 大数据风控

    2.2 风控环节和流程

    2.3 风控要素

    2.3.1 基础信息

    2.3.2 设备信息

    2.3.3 地理信息

    2.3.4 用户行为

    2.3.5 征信/外部模型&变量

    3 数仓建模基础(赠送学堂数仓教程)

    3.1.1 数据仓库分层

    3.1.2 数仓建模

    3.1.3 数仓建模的方法

    3.1.4 范式建模

    3.1.5 维度建模

    3.1.6 数据开发规范

    3.1.7 OneData理论

    4 金融业务架构

    4.1 业务技术架构图

    4.2 业务生命周期

    4.3 业务数据概述

    5 数仓搭建方法(新)

    5.1 业务调研

    5.1.1 业务访谈

    5.1.2 业务系统关系

    5.1.3 业务流程图

    5.1.4 业务关键点

    5.2 数据调研

    5.2.1 概要调查表

    5.2.2 表级信息整理

    5.2.3 字段级信息整理1

    5.2.4 字段级信息整理2

    5.2.5 系统代码整理(编码)

    6 大数据离线数仓体系搭建

    6.1 数仓基础架构设计

    6.1.1 基础架构设计

    6.1.2 架构升级-稳定性

    6.1.3 架构升级-效率进化

    6.1.4 架构升级-未来方向

    6.2 数仓分层设计

    6.2.1 金融业务特点

    6.2.2 分层方案一

    6.2.3 分层方案二

    6.2.4 分层方案三

    6.2.5 分层方案分析

    6.3 金融业务主题划分

    6.3.1 金融核心业务主题

    6.3.2 智能风控业务主题

    6.3.3 流量业务主题

    6.3.4 业务连续性主题

    6.3.5 运营业务主题

    6.3.6 人力资源与财务主题

    6.4 金融基础业务指标确认

    6.4.1 注册

    6.4.2 申请

    6.4.3 授信

    6.4.4 放款(提现)

    6.4.5 还款

    7 金融离线数仓体系开发

    7.1 主题建模

    7.1.1 主题建模方案一

    7.1.2 主题建模方案二

    7.1.3 业务主题方案选择

    7.2 命名规范

    7.3 数据采集入仓(略)

    7.4 原始明细层构建(ODS)

    7.5 明细层构建(DWD)

    7.5.1 确定事实表

    7.5.2 确定维度表

    7.6 维度层构建(DIM)

    7.7 聚合层构建(DWS)

    7.7.1 选择分析粒度(粒度)

    7.7.2 确定分析维度(维度)

    7.7.3 构建度量指标(指标)

    7.7.4 维度组合调研与确定(面向未来的设计)

    7.7.5 指标粒度拆解

    7.7.6 聚合层模型开发

    8 实战金融业务需求分析

    8.1 需求文档

    8.2 需求沟通与评估

    8.3 方案设计与排期

    8.3.1 方案考量

    8.3.2 方案设计

    8.3.3 评估排期

    9 金融核心业务指标

    9.1 业务基础指标

    9.1.1 注册用户数

    9.1.2 申请用户数

    9.1.3 授信用户数/金额

    9.1.4 放款用户数/金额

    9.1.5 还款用户数/金额

    9.2 基础衍生指标

    9.2.1 注册/申请

    9.2.2 申请/授信

    9.2.3 放款/还款

    9.2.4 申请/收入

    9.3 连续性指标-业务指标连续性

    9.3.1 基础指标同比

    9.3.2 基础指标环比

    9.3.3 逾期率同环比

    9.4 连续性指标-变量监控指标

    9.4.1 三方分数均值、中位数、99分位数(TP99)

    9.4.2 三方分数的覆盖率

    9.4.3 三方(人行)变量定制指标

    10 金融核心风控指标(新)

    10.1 金融风控术语

    10.1.1 账龄(Month of Book,MOB)

    10.1.2 逾期天数(Days Past Due,DPD)

    10.1.3 逾期期数(M)

    10.2 风控指标

    10.2.1 授信通过率

    10.2.2 逾期率

    10.2.3 坏账率

    10.3 Vintage逾期率

    10.4 迁移率

    10.5 滚动率

    11 风控模型与指标(新)

    11.1 用户画像

    11.2 信用评估

    11.3 欺诈评估

    11.4 风控模型监控指标

    11.4.1 匹配率

    11.4.2 分位数

    11.4.3 平均值

    12 项目热点问题探索(新)

    12.1 项目成员在公司的角色

    12.1.1 技术部门角色

    12.1.2 业务部门角色

    12.1.3 银行外包部门角色

    12.2 集群规模及数据规模

    12.2.1 公司规模

    12.2.2 数据规模

    12.3 工作中遇到的最大问题

    每天成长一点点,要比别人快一步
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