知識星球本週是2018年第27周，筆者堅持每週給大家推薦一份有價值的資料資料，這些資料的形式包括：書籍，論文，報告，程式碼，並且提供下載，歡迎大家持續關註，一起來學習，交流和分享。
2018年第27周第9份資料
書籍：《Intelligent Credit Scoring: Building and Implementing Better Credit Risk Scorecards》（智慧信用評分：建立和實施更好的信用風險評分卡）
一：為什麼推薦這本書籍？
信用記分卡是衡量個人借款人風險，衡量整體風險敞口以及為現有客戶制定分析驅動的風險調整策略的有力工具。在過去的10年中，全球數百家銀行已經在內部推行了信用評分模型的開發過程，而“信用評分”已經成為許多國家廣泛使用區域性評分的話題中的一個常見話題。信用評分現在是銀行，電信公司和全球其他公司用於貸款發放，決策，信用額度管理，收款管理，交叉銷售以及許多其他決策的非常常見的工具。智慧信用評分可幫助您組織資源，簡化流程並構建更智慧的記分卡，以幫助實現更好的結果.想學習和應用信用評分的資料人，建議閱讀和學習。您有什麼讀後感，請分享到資料人網（http://shujuren.org）。
二：本書的主要內容有哪些？
本書的內容包括14個章節，摘錄部分如下：
第三章：信用記分卡開發的基礎設施。包括資料收集和組織，建模資料集，資料挖掘/記分卡開發，驗證/回溯，模型試試和報告與分析。
第十章：信用記分卡開發過程階段4：計分卡開發。包括探索資料，缺失值和異常值，相關性，初步特徵分析，拒絕推斷，最終計分卡製作，選擇記分卡和驗證。
更多內容，請獲取資料，深入閱讀。
三：如何獲取資料？
關註微信公眾號，點贊和轉發這篇文章到朋友圈，集10個贊，新增小編微信，截圖告知，即可獲取。
資料工作
我們公司大資料風控中心部門誠招：
1 風險分析和建模工程師（信用評分模型，反欺詐模型，額度模型|熟練常用ML演演算法|熟練使用R或者Python）
2 資料開發工程師（大資料平臺開發，資料採集，資料預處理）
3 爬蟲工程師（掌握爬蟲技術，掌握反爬策略）
4 資料分析或者建模實習生（研究生學歷|統計學，數學，計算機專業|熟悉R或者Python|有金融資料專案可以加分）
工作地點：深圳大沖商務中心
薪資待遇：面議
感興趣者，請加小編微信。
文章推薦：
4 【資料】Introduction to Machine Learning with Python
5 【資料】Applying Data Mining Techniques to Credit Scoring
6 【資料】Learning Practical FinTech from Successful Companies
點選閱讀原文，進入資料人網，獲取資料知識。
資料人網是資料人學習、交流和分享的平臺http://shujuren.org 。專註於從資料中學習到有用知識。
平臺的理念：人人投稿，知識共享；人人分析，洞見驅動；智慧聚合，普惠人人。
您在資料人網平臺，可以1）學習資料知識；2）建立資料部落格；3）認識資料朋友；4）尋找資料工作；5）找到其它與資料相關的乾貨。
我們努力堅持做原創，聚合和分享優質的省時的資料知識！
我們都是資料人，資料是有價值的，堅定不移地實現從資料到商業價值的轉換！
公眾號推薦：
鏈達君，專註於分享區塊鏈內容。
腳印英語，專註於分享英語口語內容。
