大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python风险建模的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学习Python风险建模的解答，让我们一起看看吧。
人工智能时代来临，新手如何学好Python？
Python作为人工智能的先锋语言在于其之前对数据分析方向就有很好的积累，拥有大量优秀的工具包如panda，同时相比真正的统计语言 R语言其生态更加全面，易于工业部署。
Python有很多个方向，包括建站、Devops、系统集成、大数据方向等都可以用python来做。
Python的特点在于易用性，即便于理解和编写，注重提高开发人员的效率而非软件运行效率，通常被使用在软件开发的初期和探索阶段、例如原型开发、小型网站开发、数据建模。
我介绍上述这些方向都是希望新手朋友明白python只是一个工具。
不推荐python2，python2工程上的地位就和java6差不多，使用python2会重新面临python已经解决过的问题，觉得不可信的人可以尝试解决一下python2知名的编码问题。即使是遗留工程，也并不推荐再使用python2编程，python2的各类支持正在逐渐停止。
看一看python3基本语法，简单的环境配置，了解一下多线程多进程，写几个小的算法demo（可以参考我头条号中的面试算法例子），这些不是重点。
***如你真的对人工智能感兴趣，看一看tensorflow、pyTorch，学好统计和你打算从事的业务。最重要的是做好长期发展的规划和准备，人工智能是一个需要很强学习能力才能从事的行业。
现在人工智能百花齐放，有一些流派是脱离业务而谈的，我个人并不看好，有一定基础以后的大家也可以自行探索。人工智能最重视的就是学习能力，人工智能的本质就在于让机器学会人类原先垄断的工作。缺乏自学能力的人从事这个行业就很尴尬，就像让文盲教不会识字的娃娃识字一样，大多数情况会力不从心。
随着云计算、人工智能等的发展，Python语言最近几年出现了爆发式的增长，Python语言的关注度增长了10倍。云计算、大数据分析、人工智能、物联网等领域Python应用无处不在。百度、阿里、腾讯、网易、新浪，搜狐等各公司都在大规模使用Python技术。
各个公司对于Python人才急缺，但是掌握Python技术的人才不多，造成各个公司急缺Python开发人员。
想学习Python的话，可以到“ 如鹏网 ”上去了解一下，有网络的地方就可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，把空余的时间都充分的利用起来，也有更多的时间来练习项目，夯实基础，掌握的更好；
每个章节后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，把控自己的学习质量，为以后的面试做充分的准备，毕业前，老师会专门讲解“如何写简历、如何投简历、如何面试、如何谈薪资避免贱卖”，并对每位同学的就业全程进行指导。
有新的课程课程，新的技术更新了，也是可以继续申请了来学习的，特别的不错，有问题随时提问，老师实时在线答疑，口碑不错，基本上都是慕名而去的，具体的可以到如鹏网***上去了解一下，有详细的课程体系，可以参考一下；
第一部分：Python语言基础
第二部分：数据库开发
学习人工智能时，python是必不可少的工具之一。python拥有很多的开源工具包，可以方便快捷地实现人工智能算法。此外也可以快速实现和验证自己设计的算法。
对于新手学习python，我觉得先找一本薄而全面的书籍最好不过了（例如：像计算机科学家一样学习python🙃）。这样既可以快速了解python语法特性，也可以全面学习不留盲点。再以其它资料作为扩展和巩固，每天练习一点点，相信很快上手🙂。
如何利用python来构造一个***评分模型？
1.背景介绍
在大数据[_a***_]审批实践中，信用评分技术已经是一项逐渐成熟的风险估值方法。在消费金融的风险控制实践中，信用评分卡模型已经得到广泛地应用。
何为信用评分卡？
简而言之就是利用客户已有的信息，这些数据可以来自一些三方平台（例如芝麻分、京东白条、微信、银行***）等。利用已有的历史数据对客户的信用状况进行量化，这种量化的直观反映就是信用的分值。
今天我们向大家展示如何来构造一个银行业普遍使用的***评分模型。这里我们使用的数据是国际上鼎鼎有名的data比赛Kaggle上的数据集：Give Me Some Credit ，一家德国银行的***客户历史数据。整个数据集上有超过10万条客户数据，数据量的庞大也为模型的准确度提高了保障。Kaggle大神Zoe已经给出了一个庞大且系统的完成代码集，我们这里则简化很多，以期能够管中窥豹。
一个完整的***评分模型主要包括以下几个部分：
数据处理、特征变量选择、变量WOE编码离散化、logistic回归模型开发评估、信用评分卡和自动评分系统创建以及模型评估。
数据来源于Kaggle上的数据集：Give Me Some Credit，共计有15万条样本数据，主要包括以下11个变量。
2 数据预处理
求推荐好书？什么类型都可以，最后我会有整理？
对于好书，我的定义是：对人有启发意义，有助于个人成长。从书籍分类来说，最近读的主要好书有：
一、文学哲学类
1、宗白华先生的《美学散步》，通过对中国艺术如书法、绘画等阐释解释了什么是美，我们应该如何欣赏美，读起来不枯燥，可以陶冶身心，提升人的美学气质。
2、路遥的《平凡的世界》，这是一部史诗级的作品，面朝黄土背朝天的中国人，如何在困苦之中，一步步挣扎着走出自己的人生，一个个普通平凡的人又是有着怎样激荡胸怀的故事，至今读起来，依然充满震撼心灵的力量。
3、《傅雷家书》，一个父亲与儿子的对话，一部成长与教育的心路历程，从如何做人、如何对待爱情、如何对待艺术，傅雷一片谆谆爱子之心成就了今天的傅聪，严厉中透着温柔，苛刻中满是柔情，这也许是世上最好的父子情吧。
二、社科类
1、罗伯特·西奥迪尼的《影响力》，作为全球知名说服力研究权威，罗伯特·西奥迪尼被称为“影响力教父”。这本书会对日常生活中的一些行为进行剖析，给予解释，比如为什么我们宁愿选择排长队的烧烤摊，也不愿去旁边人很少的烧烤摊？为什么电视上推销药品的各种“野专家”屡禁不绝呢？为什么罗密欧与朱莉叶最终会选择殉情***？非常值得一读。
2、居斯塔夫勒庞的《乌合之众》，这本书对群体心理学的研究可谓是非常精到，长盛不衰，美国总统罗斯福、法国总统戴高乐以及***等都受此书影响颇深。
3、舍费尔的《小狗钱钱》，这本书我读了3遍，虽然是一本针对10岁以上儿童的读物，但是对成年人来说，不仅是一次非常好的理财知识培训，还对人生观具有重要的影响，非常具有启发意义。
到此，以上就是小编对于学习python风险建模的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python风险建模的3点解答对大家有用。
