课程介绍
机器学习正在重塑银行业，尤其在亚洲，金融机构正迅速采用相关技术以保持竞争力。为银行业专业人士配备利用机器学习的正确技能至关重要。随着亚洲持续成为技术创新的中心，掌握并使用 Python 构建与部署机器学习模型已成为银行从业者的必备能力。这些知识不仅能提升运营效率，还能助力欺诈检测、风险管理与客户服务优化。
商业价值
对于人力资源经理和企业管理者，投入本项培训将带来显著的投资回报。通过对员工进行机器学习培训，银行可望提升金融模型的准确性，并通过自动化降低运营成本。此外，培养内部专家可减少对外部顾问的依赖，从而更快速且更具成本效益地解决问题。本课程将提供充分的技能以释放机器学习的价值，帮助您的组织在竞争激烈的市场中保持领先。
课程目标
- 理解机器学习的基础原理及其在银行业的应用。
- 学习使用 Python 实现机器学习算法。
- 培养分析金融数据并提炼有意义洞见的能力。
- 通过高级数据分析技术提升风险管理与欺诈检测能力。
- 利用预测性分析提升客户体验。
课程大纲
模块 1：机器学习导论
本模块涵盖机器学习基础，包括其发展历史概览、关键概念以及主要类型。学员将了解机器学习如何改变银行业，并研读成功落地的案例。
模块 2：用于机器学习的 Python
本模块将介绍 Python 编程，重点讲解 NumPy、Pandas 与 Scikit-learn 等库。内容包含实操环节，涵盖搭建 Python 环境以及编写基础脚本以处理数据。
模块 3：数据预处理与探索
本模块深入讲解数据清洗、转换与探索技术。学员将学习如何为分析准备数据、识别模式，并使用可视化工具高效呈现结论。
模块 4：机器学习算法
本模块将学习多种机器学习算法，包括线性回归、决策树与神经网络。通过实操练习，帮助学员掌握如何将这些算法应用于真实银行业务场景。
模块 5：案例研究与应用
本模块将分析与风险管理、欺诈检测及客户细分相关的案例。学员将参与模拟真实银行业挑战的项目，以应用所学知识。
教学方法
本课程采用互动式教学，将理论学习与实践练习相结合。学员将参与动手项目、小组讨论与真实案例研讨，确保在贴近实际的情境中运用所学概念。该方法旨在培养银行业必需的批判性思维与问题解决能力。
适合人群
本课程适合银行业从业者、数据分析师、IT 专业人员，以及希望在金融领域提升机器学习技能的任何人士。无需具备机器学习背景，但如能对银行业务与 Python 编程有基本了解将更为有利。
常见问题
本课程的先修要求是什么？
学员应具备对银行业务与 Python 编程的基本认知。然而，本课程也面向机器学习初学者进行了友好设计。
课程时长是多久？
课程为期 6 周，每周安排包含讲授与实践练习的课程。
完成课程后是否会获得证书？
是的，学员在成功完成课程后将获得由 Ultimahub 颁发的结业证书，这对于在银行业的职业发展具有积极价值。