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第26期量化风控全线条训练营Pro价值6499元,百度网盘，阿里云盘下载
课程简介
6位老师结合多年行业经验，开课3年，1000+人学过。相信能给你全面量化风控学习带来不少的启发。10年风控沉淀,体系化教学，只为帮助你，少走3年弯路。
45+精选案例和练习6周掌握量化风险管理6大线条，为大学生、0基础转行人士量身定制的量化风险管理全面学习指南.助你全面掌握风险知识，转岗求职不用愁！
课程0基础无门槛，只要一步步跟着课程节奏，完成实操练习，就能系统掌握风控知识，课程全面解析，案例示范，FAL“鲸抖”大数据实验平台学练结合，收获不止一点点。
课程包括以下板块：
全线条基础
全线学习(含直播)
专题学习
课程收获：
1.掌握风险管理的基础概念和知识，比如专业名词
2.掌握量化风险管理6大线条的全面专业知识和上岗技能
3.熟悉不同线条之间的关联关系，保证入职后沟通无障碍
适合人群：苦于没有经验的在读/应届大学生、不知道门路、方法没有人教的转岗人群
往期学员推荐理由
为什么建议在FAL学习《量化风控全流程训练营Pro》?
第3期Guo学员 这门课程学完，能够帮助你搞定“野路子”出身的问题。我之前就是因为没有相关工作经验被多家单位拒之门外，学完之后，对风控的各个环节有了全新的认识，也找准了未来发展方向。现在已经成功入职某消金公司，转行做策略啦! 第9期Sa学员
我是20年的应届毕业生，对于课程中好多内容和概念都是初次接触，但课程质量高，都是老师的多年工作经验总结，老师也认真负责﹔学完不光是收获风控知识体系，也找到了满意的实习工作～
第9期禄学员 从风控小白到掌握基本技能，感谢遇见的每一位老师和团队小伙伴。CAREY老师工作经验丰富，提出的观点让我感觉耳目一新，ZHOU老师案例讲解很是有趣，课堂氛围很棒。每一位老师都超级专业，希望未来能够在策略的路上相遇。 第18期左学员
全线条训练营每周都有老师在线直播，课上进行实操项目模拟练习。老师诙谐幽默，课程内容也是很用心,我在这次课程的学习过程中也是受益较多。
但是想要入职风控策略这个职位，不单是听一次课，做一次实操就能够胜任的，所以我在课程结束后打算仔细回顾课程的内容，反复回放之前的课程，以期能够早日找到风控策略的工作，大家加油!!!
课程目录
第26期量化风控全线条训练营Pro
Part1 ：一、行业及岗位背景知识 1-前言
Part1 ：一、行业及岗位背景知识 2-课程价值
Part1 ：一、行业及岗位背景知识 3-信贷业务逻辑及赛道
Part1 ：一、行业及岗位背景知识 4-风险控制核心环节
Part1 ：一、行业及岗位背景知识 5-岗位划分及职责
Part1 ：一、行业及岗位背景知识 6-组织架构
Part1 ：一、行业及岗位背景知识 7-岗位发展前景
Part1 ：一、行业及岗位背景知识 8-核心技能点
Part1 ：七、营销管理 1-前言
Part1 ：七、营销管理 2-营销管理&岗位职责
Part1 ：七、营销管理 3-1 生命周期介绍
Part1 ：七、营销管理 3-2 数字化运营
Part1 ：七、营销管理 3-业务问题及目标
Part1 ：七、营销管理 4-绩效考核
Part1 ：七、营销管理 5-营销趋势分析
Part1 ：七、营销管理 6-未来趋势1
Part1 ：七、营销管理 7-未来趋势2
Part1 ：七、营销管理 8-业务痛难点
Part1 ：三、策略篇 1-岗位价值及工作内容
Part1 ：三、策略篇 2-策略的表现形式及基础策略分析
Part1 ：二、风险入门筑基知识 1-产品及关键字介绍
Part1 ：二、风险入门筑基知识 2-指标与指标体系
Part1 ：二、风险入门筑基知识 3-运营指标
Part1 ：二、风险入门筑基知识 4-逾期指标
Part1 ：五、流程篇 1-流程的重要性
Part1 ：五、流程篇 2-风控子系统介绍
Part1 ：五、流程篇 3-申请流程及审核流程
Part1 ：六、工具篇 1-SQL课程及实操介绍
Part1 ：六、工具篇 10-Pandas介绍
Part1 ：六、工具篇 11-DataFrame基础操作与实操
Part1 ：六、工具篇 12-DataFrame聚合操作与实操
Part1 ：六、工具篇 13-DateFrame综合操作与实操
Part1 ：六、工具篇 14-Python实操练习
Part1 ：六、工具篇 2-SQL案例数据介绍与基本查询
Part1 ：六、工具篇 3-SQL个体查询语句及实操
Part1 ：六、工具篇 4-SQL统计查询常用语法与实操
Part1 ：六、工具篇 5-SQL复杂查询Join、With、Coalesce、case
Part1 ：六、工具篇 6-SQL复杂查询-开窗函数及实操
Part1 ：六、工具篇 7-SQL企业面试练习实操与本课小结
Part1 ：六、工具篇 8-课程介绍与Python安装
Part1 ：六、工具篇 9-Python数据介绍与基础语法
Part1 ：四、模型篇 1-岗位价值及工作内容
Part1 ：四、模型篇 2-评分卡三要素
Part1 ：四、模型篇 3-模型评估
part2：一、量化风险体系 -1
part2：一、量化风险体系 -2
part2：三、贷中管理 -1 贷中管理框架
part2：三、贷中管理 -10 贷中预警
part2：三、贷中管理 -2 岗位职责与核心板块
part2：三、贷中管理 -3 贷中核心价值
part2：三、贷中管理 -4 贷中目标
part2：三、贷中管理 -5 绩效指标
part2：三、贷中管理 -6 贷中管理的四个阶段
part2：三、贷中管理 -7 贷中趋势分析
part2：三、贷中管理 -8 业务痛难点
part2：三、贷中管理 -9 客户生命周期
part2：二、贷前审批 -1 前言
part2：二、贷前审批 -1 前言.vep
part2：二、贷前审批 -2 贷前策略的三个阶段
part2：二、贷前审批 -3 贷前审批策略搭建思路1
part2：二、贷前审批 -4 贷前审批策略搭建思路2
part2：二、贷前审批 -5 策略数据维度介绍
part2：二、贷前审批 -6 智能决策引擎
part2：五、反欺诈策略 -1 互联网领域的欺诈风险
part2：五、反欺诈策略 -2 主流反欺诈技术
part2：五、反欺诈策略 -3 反欺诈体系及舆情监控
part2：五、反欺诈策略 -4 常见反欺诈案例及攻防
part2：六、模型评分-6 风控模型的实操
part2：六、评分模型 -1 风控ABC模型介绍与建模准备详解
part2：六、评分模型 -2 模型的特征工程
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Part3：四、智能风控报表体系搭建 6-案例一：如何实现收益测算
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第一周周六AM：量化风险体系（上）
第一周周六PM：量化风险体系（下）
第一周周日AM：量化风险体系（下）
第一周周日PM：贷前审批
第二周周六AM：贷后策略
第二周周日AM：反欺诈策略
第二周周日PM：反欺诈策略