大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python风控学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python风控学习的解答，让我们一起看看吧。
传统风控从业人员，向大数据风控转型，需要学习哪方面的知识呢？
传统风控人员对业务逻辑上的风险的把控会比较好 然后有大数据的技术支持的话是如虎添翼 这不是转型 是升级
需要学的的内容其实就是大数据的相关技术了，
1 架构
数据架构方面你需要学习如何从分布式系统中查询数据，像hadoop，spark prest这些系统得学会使用
2 数据处理
在拿到数据后 需要对数据做很多的清洗工作 大数据的大很多时候意味着数据多而且乱 数据工程师90%的工作都是在洗数据 得学习下Python和相关的包，例如pandas这种 然后积累一些常用的数据处理的代码
我曾经在中银香港的风险管理部门工作过一段时间，也在几家上市的股份制银行中担任过董事会风险管理委员会的***，对于所谓从传统风控向大数据风控的转型，有一些具体的体会，传统与现代也是相对的，也是不断演进的。金融机构的风险控制部门，往往同时要熟悉具体业务操作、风险管理模型、系统流程与运行和IT技术等等，作为风控相关从业人员，如同在任何其他交叉学科领域一样，首先确立主次地位，而具体到大数据风控，若以传统风控为本职，应考虑将大数据作为工具和手段，辅助风控体系的建设，或更多的可将大数据技术看作是对传统风控工作各个方面的提升。
图片摄影：潘石屹
要想从传统风控转型到大数据风控，起步阶段需要具备的知识技能包括：
一能在分布式系统数据库获取数据并进行基本处理的能力，所幸多数环境中一定程度上能够兼容SQL语法，因此无需太过在意数据存储的技术实现和数据库管理，只需掌握基本的数据处理脚本；
二能对各类数据有敏感的嗅觉，能充分寻找到有信息价值且不难理解的指标的计算逻辑，同时让变量衍生的构造逻辑尽量清晰，在大数据处理上通常会有千万级别的变量衍生数目，因此如何利用函数、宏等实现方式提炼代码浓度，有利于维护以及降低错误率。
三 熟悉各类典型的学模型技术，能够较好的从工作业务背景中找到对应的统计解决方案，并在多个机器学习类的模型中能够比较他们的优缺点，找到最合适当下场景的技术应用。
四 程序掌握，信贷风险管理行业中能够主要使用的能够实现数据处理、基础模型开发以及部分机器学习的软件环境为SAS，在当前环境下SAS依然有很强的竞争力；而免费开源的程序环境有R和python，对近期学术界和应用场景中使用的统计学模型解决方案有更高时效的跟进。原则上这三种程序通过一定时间的学习都能解决大多数的工作课题。而在遇到特定问题时，建议灵活使用软件，而不要坚持某一种，更无必要比较这些软件的优劣，事实上在评论一个软件不好时，很可能是因为没找到正确的使用方式而已。
最后，还需要指出两点：
第一，从实践看，脱离风控本身工作的目的来谈所需要的技术知识，是低效并不切实际的。所以，还是要从实际工作流程出发，从现有的传统也可能是经典手段出发，寻找大数据环境下的新风控工作的内容以及大数据技术可以提升的落脚点。
第二，在风控工作中还包括其他一些职能，例如客户/资产监控、组合管理以及相关报表类、贷中预警与贷后催收、资本计量及会计拨备、压力测试等，因为工作的技术重点相对独立，并无较多的大数据场景，因此在这些工作场合中较少出现大数据风控的概念。当然，随着行业发展和现代化技术手段的使用，越来越多的场合需要使用到统计学技术分析以及程序编辑，实现更科学的分析和相对自动化的实现方式。
金融风控师职责的句子？
1.利用数据分析的手段,优化风控反欺诈策略。并与数据开发同事持续完善反欺诈规则的开发和落地
2.跟踪风控模型有效性,监控分析产品关键的风控数据,与风控建模组持续完善模型
3.参与风控反欺诈相关的工作。
要求:
1.消费金融/个人信贷反欺诈业务理解通透,熟悉贷前、中、后风控反欺诈流程和细节
网络[_a***_]，有哪些岗位可以选择？
1.数据挖掘师：主要可以用爬虫技术做相关数据挖掘工作。
2.数据分析师：对数据做系统的分类清洗，分析，以及数据的可视化呈现等工作。
3.管理层发展：根据市场数据动向做出相应的应对方案，这种的方向主要由：财务方面的和市场方面的，甚至风控等方向，这个也是看你个人的主观想法和机遇了。
金融数据大厂Analyst怎样实现下一步职业规划？
对于所要求的专业技能必备之外，抛开不谈，需要确定两个问题，首先，你的规划是否专业，权衡综合自评自查自纠。二是你的规划是否切合实际，可操作性是否强？相关都要考虑。我认为这两点关键抓住了，可以保证你下一步规划的高度和层次。
初级，要精通EXCEL，能够熟悉各种财会报表，这种一线城市的话，税前大概有5k-7k。其次，能够使用一些基本的编程，会编程的话可以加分，比如 统计概率，精通SQL，Python,这类数据分析师一般是IT部门的数据分析师，能够发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策作出支持。主要干的是数据提取，报表开发，撰写分析报告。工资大概7k-10k。最后，高级数据分析师，通过建立模型，预测，偏重于工程，主要技能是编程和算法。月薪基本都在15k以上。最后，说一点，要想办法让自己成为一个终身学习者。
这个问题有一点点泛。我想题主是想问以后的职业发展通道？我按这个理解来回答下。
通常在一个公司的职业发展通道，后期会分为技术线和管理线。
这个独立工作能力，对技术人员主要就是指研发能力。技术人员一般不需要操心整个团队的进度，只要把自己手上的活保质保量完成，就是靠谱的员工。
当然，再牛的技术咖，与团队和同事的必要沟通还是要做好的。不然自行其事，研发方向偏了，或者两个研发任务的紧急程度搞反了，都会造成麻烦。
有的岗位是以谈业务来体现能力，比如销售、市场人员。这也要求个人能力要满足岗位要求。
作为管理者，就不能只是把自己手上事情做好，而是要带动整个团队，共同完成一个技术项目、达成销售业绩或者搞定业务谈判。所以，管理线对员工的要求更全面，不仅要懂技术/业务,还要懂人心，懂沟通，懂合作，综合能力更强。
金融数据大厂的分析师，这基本是个技术线的工作。
到此，以上就是小编对于python风控学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python风控学习的4点解答对大家有用。
