大数据金融离线数据仓库项目实战与运营分析

通过本次项目实战的学习,学员可以掌握当前一线互联网金融公司真实项目经验。

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中级42课时2020/12/16更新

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智聚大数据
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  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

零基础对大数据、数据分析、金融分析感兴趣的同学,适合应届生求职、技术转行以及需要真实项目经验的同学。

你将会学到:

通过本次项目实战的学习,学员可以掌握当前一线互联网金融公司真实项目经验。

  • 01.掌握金融数据仓库项目建设的流程和实践方法;
  • 02.了解金融项目的整理流程和实操方法,为个人求职履历填上浓墨重彩的一笔;
  • 03.通过项目,巩固大数据组件的相关知识;
  • 04.老师准备了10万条+练习数据,通过项目练习完成金融项目的整个闭环,相当于拥有实际项目经验。

课程简介:

课程概要:


本课程基于互联网金融目前在用的真实的大数据数据仓库项目讲解,通过本次项目实战的学习,学员可以学习当前一线互联网金融公司真实项目经验,包括技术平台架构、核心的金融风控等业务知识以及大数据数仓的相关技术与应用,并最终生成项目需求、设计等文档。真正做到理论与项目实践结合,获取真实大数据团队项目中的宝贵经验。


项目背景:


本套课程项目基于互联网火爆的金融项目讲解,项目的业务包含两大板块,一方面是为有资金需求的小微企业、或中低收入人群提供信用咨询、信用贷款、风险管理、贷后还款等信贷服务;另一方面是,为高净值富裕人群提供包含理财咨询、资产组合配置、产品销售等财富管理服务。

近期,A公司扩充线上渠道,通过多途径引流获取客户资源,扩大了公司的客户来源,实现了线上与线下相结合的经营模式,同时通过自动化的风险模型管理系统,实现大部分风险点自动控制,节省了大量的人力成本和资金成本。

现在企业运营部门、财务部门、管理层期望通过建立数据仓库,完成对信贷金融业务的全面分析、梳理,摸清当前客户质量、风控管理的现状,为下一步的战略制定提供数据支撑。


项目核心需求:


02.完成客户主题分析,包含客户质量、客户结构、客户转换率等;

03.完成经营效率分析,通过对各流程环节的执行效率进行分析,找出有待改进的环节;


04.完成风险管理分析,包含逾期率、首期违约率、产品违约率等;


05.完成财务主题分析,包含产品贡献率、产品放款结构和趋势分析等,为未来的产品选型提供依据;


06.按业务部门需求,提供最终的报表呈现方案,对指标、维度、指标口径、筛选方式进行规范化并实施。


讲师介绍:


在数据仓库、大数据领域从业15年,高级技术架构师,同时具有丰富的业务分析能力。从传统BI到大数据数据仓库经历过了整个数据领域发展进化的过程,10余年从事的项目从传统的证券、基金、保险到

现在的互联网金融项目,积累并沉淀了丰富项目经验。目前在国内一线互联网金融上市公司从事大数据高级架构师工作。


课程素材:


安装工具及文档教程、课件讲义、数据结构表、程序脚本、练习数据(10万条+)


适合人群:


零基础对大数据、数据分析、金融分析感兴趣的同学,适合应届生求职、技术转行以及需要真实项目经验的同学。


技术平台大数据平台:


hadoop、hive、flume(日志抽取)、sqoop(业务数据库抽取)

数据展示:Tableau 业务数据:Mysql

日志数据:nginx


环境版本:


hadoop-2.7.7

jdk-8u

mysql-5.7

mysql-connector-java-8.0.11

hive-2.3.7

sqoop-1.4.7


课程提纲:


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