商科金融数据分析课程文商科四大金融商业分析师方向
商科金融数据分析课程
文商科四大金融商业分析师方向
普华永道、摩根大通面试官，手把手带你攻破四大、咨询、投行数据岗面试
课程概述
课程针对英国、香港、新加坡等地顶级金融、保险、科技和咨询公司面试设计。结合理论、操作、项目三位于一体，帮助学员在3个月的时间达到面试麦肯锡、摩根大通、普华永道等公司数据岗位水平。
课程将带领同学完成5+工业界级别实战项目，包含财务报表处理、PPP项目管理、信用卡欺诈检测、信用评估、电商营销优化等主题。帮助学员全面提升简历和项目经验，拿到并通过数据岗位面试。
适合人群
目标岗位
金融分析师、商业分析师、风险控制审计及鉴证，管理咨询等
目标行业
四大会计师事务所、咨询投行、保险、金融科技等行业
目标企业
普华永道、德勤、高盛、摩根大通、汇丰银行、怡安保险等公司
面向专业
金融、财会、经济、管理、市场营销等文商科相关专业
Features
课程项目介绍
项目一：财务报表自动计算与批量分析处理
财务报表的处理是四大工作中非常常见的任务。本项目将带领同学使用Excel基础与Excel VBA，根据工作中的实战需求，对财务报表进行处理。通过Excel函数与公式，实现根据记账凭证和科目余额表自动编制财务报表。使用VBA，批量读取与标准化企业财务报表。
Coverage
ExcelVBA
项目二：建筑企业PPP项目管理
PPP项目管理是四大咨询公司中，Excel的真实应用场景之一。本项目将带领同学使用Excel构建建筑企业PPP项目管理工具，综合运用Excel各项技能，完成包括数据采集、数据分析与数据可视化和结果展示的全流程
Coverage
单元格验证条件格式名称管理器函数与公式VBA数据透视表数据图表
项目三：信用卡欺诈检测项目
在金融、电商以及共享行业中，往往伴随着黑产相关的欺诈风险。如何在海量数据中有效的鉴别少量欺诈交易、降低损失、维持较好的客户体验，是各大公司艰巨的挑战。本项目将带领同学分析处理某知名电商交易数据，通过系统的洞察数据中关联或模式，建立完整机器学习解决方案，最小化企业欺诈损失。
Coverage
Payment Fraud DetectionMachine LearningPattern Study
项目四：互联网P2P公司信用评估
在过去的几年，大量的小型借贷，P2P公司所面临的金融风险成为了其成长的魔咒。但是国外P2P鼻祖Lending Club、国内的阿里金融都能够做到较好地控制小贷风险。本项目通过LendingClub实际案例，带领同学学习怎样通过数据的特征挖掘和建立机器学习的金融分析模型来区分正常用户和低信用用户，降低贷款风险。
Coverage
Risk ControlCredit Risk ModelFraud LabelingMachine Learning
项目五：电商平台营销策略优化
2017年，全球零售电子商务营业额达到了2.290万亿美元，约占零售总额的10.1%，预计到2021年将达到4.479万亿美元。在本项目中，同学会通过分析某知名电商网站销量和产品信息，系统化的学习个性化设计，新顾客吸引与鼓励顾客再购物方法，商业推销途径优化，然后建立一个网页产品销量预测模型。
Coverage
E-commerceBusiness AnalysisData VisualizationProduct Insight
保实习项目
课程大纲
第一模块
Excel及四大面试辅导
3周，每周5节课，每节课1.5小时
- Excel和VBA基础
- 四大OA及面试辅导
- 项目1:财务报表自动计算与批量处理
- 项目2:建筑企业PPP项目管理
第二模块
SQL编程与概率统计
3周，每周5节课，每节课1.5小时
- SQL编程
- 概率统计与机器学习基础
第三模块
Python编程入门
2周，每周5节课，每节课1.5小时
- Python编程语法与基础算法
- 数据科学必备类库:numpy,pandas,scikit-learn
第四模块
商业案例分析与数据可视化
4周，每周5节课，每节课1.5小时
- Tableau数据可视化与商业案例分析
- 项目3:电商平台营销策略优化
- 项目4:互联网P2P公司信用评估
- 项目5:信用卡欺诈检测
Enroll
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