基于Python+Spark的数据科学与商业实践(金融风控 客户预警 信用评分卡 企业内训)

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├──1 数据科学概述.mp4 23.77M
├──10 数据科学家的角色及功能.mp4 48.69M
├──11 数据科学家的能力范畴.mp4 11.80M
├──12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4 53.84M
├──13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例(上).mp4 49.35M
├──14 CRM 数据挖掘常用分类算法举例(下).mp4 65.67M
├──15 金融行业客户生命周期价值在企业中的实际应用.mp4 13.08M
├──16 金融行业客户获取与价值预测在企业中的实际应用.mp4 22.49M
├──17 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp4 31.83M
├──18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4 38.80M
├──19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4 45.45M
├──2 数据科学的应用场景.mp4 29.33M
├──20 金融行业复杂网络反欺诈原理及在企业中的实际应用.mp4 29.75M
├──21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4 25.51M
├──22 基于客户生命周期的数据分析代码案例(上).mp4 35.61M
├──23 基于客户生命周期的数据分析代码案例(下).mp4 63.73M
├──24 案例:实战个人贷款违约预测模型(一).mp4 44.76M
├──25 案例:实战个人贷款违约预测模型(二).mp4 37.32M
├──26 案例:实战个人贷款违约预测模型(三).mp4 39.89M
├──27 案例:实战个人贷款违约预测模型(四).mp4 25.32M
├──28 案例:实战个人贷款违约预测模型(五).mp4 46.62M
├──29 案例:实战个人贷款违约预测模型(六).mp4 73.59M
├──3 数据科学与客户智能.mp4 28.68M
├──30 案例:实战个人贷款违约预测模型(七).mp4 71.06M
├──31 案例:实战个人贷款违约预测模型 – 基于PySpark的实现 (上).mp4 20.89M
├──32 案例:实战个人贷款违约预测模型 – 基于PySpark的实现 (下).mp4 32.48M
├──33 案例:实战银行零售产品的交叉营销 – 场景、原理与企业应用 .mp4 44.07M
├──34 案例:实战银行零售产品的交叉营销 – 关联规则挖掘算法.mp4 21.02M
├──35 案例:实战银行零售产品的交叉营销 – 购物车算法分析.mp4 22.13M
├──36 案例:实战银行零售产品的交叉营销 – Python+Spark大数据开发环境搭建(上).mp4 40.08M
├──37 案例:实战银行零售产品的交叉营销 – Python+Spark大数据开发环境搭建(下).mp4 37.13M
├──38 案例:实战银行零售产品的交叉营销 – 关联规则算法代码实现(基于PySpark).mp4 39.54M
├──39 案例:实战银行零售产品的交叉营销 – 关联规则算法详解.mp4 29.15M
├──4 数据科学基本概念.mp4 45.59M
├──40 案例:实战银行零售产品的交叉营销 – Apiri算法原理及代码实现(基于PySpark).mp4 37.86M
├──5 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(一).mp4 32.69M
├──6 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(二).mp4 37.72M
├──7 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(三).mp4 47.29M
├──8 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(四).mp4 67.79M
├──9 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(五).mp4 60.46M
└──课程配套资料.rar 0.14kb

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