支付风险和支付欺诈：数据科学与分析
我们将学习支付风险数据科学和数据分析的建模和编码（SQL/Python）知识
讲师：Sean Li
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你将学到什么
- 了解付款的一般运作方式
- 了解欺诈者的工作方式、不同的支付欺诈类型以及相应的风险信号
- 了解统计和机器学习基础知识
- 了解 SQL 基础知识
- 了解 Python 基础知识
- 完成一个案例研究，使用 Python 构建决策树模型来解决欺诈问题
- 完成一项案例研究
要求
- 无需经验，我们将从本课程中学到一切
描述
大家好，我是康晓，我在 Paypal、Google 和 Chime 等行业领导者拥有多年的工作经验。在我的整个职业生涯中，我一直使用数据进行分析、构建模型并解决关键业务问题。
我在网上学习的时候经常遇到两个问题：
- 该课程提供了深入的知识，但覆盖面并不广泛。事实上，我们不需要成为所有事情的专家。但如果我们了解很多事情的基础知识，这会给我们带来巨大的优势。
- 该课程过于关注技术方面。我发现很多课程完全专注于编码（例如如何编写 Python 代码）或统计（例如不同类型的 ML 模型背后的数学）。而且很少有课程将支付风险/欺诈、建模和编码联系在一起来解决现实世界的问题。
在支付和支付风险行业，人们得出的结论是，我们必须依靠数据驱动的解决方案来打击不良行为者。这使得数据科学和数据分析对于支付风险和支付欺诈非常重要。
因此，在本课程中，我想通过提供非常广泛的支付和支付风险基础知识、数据科学、统计、建模和编码，并使用案例研究来连接数据，来分享我在支付风险方面的数据科学和分析知识，编码和统计一起。这正是我们在现实世界中、在日常工作中所做的事情。我在 Paypal、Google 和 Chime 中观察到的最优秀的人才是那些真正擅长将这些点连接在一起以解决复杂问题的人。
我希望本课程能够帮助您为未来在支付和支付风险方面的成功做好准备。如果您对其中任何一个感兴趣，请加入我们。让我们一起享受这段旅程吧！
本课程适合谁：
- 想要在支付和支付风险领域开始职业生涯的初学者
- 想要进行支付风险和欺诈分析的初学者
- 想要进行支付风险和欺诈数据科学的初学者
- 任何热衷于降低风险并利用数据发现欺诈行为的人
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