人工智慧的風吹到哪個行業，哪個行業就會發生鉅變，現在它又要來“血洗”華爾街了？
美國最大金融服務機構之一摩根大通在5月21日宣佈：要讓所有新入職的員工接受人工智慧 (AI) 培訓。
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金融機構？人工智慧培訓？
摩根大通
通向時代頂峰
是的你沒看錯，金融人才入職第一課竟然是“與AI接軌”！！
看來早早流傳的華爾街正在拋棄金融人才都是真的！
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正當大家擔心是不是人工智慧又要取代自己工作的時候，摩根大通也發表了宣告：
“現在此舉，只是希望金融人才不止擁有金融本領，而是希望他們都能夠跟上人工智慧的潮流，讓AI代替分析師去做一些重複性的、費時間的工作，繼而提升公司業績。”
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而且摩根大通不止讓金融人才學習，開發人才也被要求學習使用人工智慧，一個不能落！
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要說為什麼摩根大通如此痴迷於人工智慧，是因為他們的執行長傑米·戴蒙 (Jamie Dimon)將人工智慧對人類的影響，比喻為印刷機和蒸汽機對技術的影響，可見人工智慧有多重要！
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簡而言之，就是金融人也不能只看著自己面前的“一畝三分地”，而是要擁抱科技，提前部屬好自己在人工智慧時代下的技能！
做AI時代的引領者
如何不被動？
人工智慧現在簡直已經滲透到我們生活的方方面面，各個大廠都在爭先恐後地開發，生怕一不小心就連人工智慧這個大蛋糕的蛋糕渣都吃不上了。
人工智慧之所以“智慧”，是因為用大量的人類資料來喂機器，讓機器學習、統計，從而能做出類人的判斷。
資料可謂是研發和訓練AI模型的基石，這也是為什麼如今Data崗位如此火爆的原因。
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就算是摩根大通這樣聞名於華爾街的金融巨鱷，也不會袖手旁觀只等著別家公司的AI產品，自己也已經暗搓搓部屬相關人才，供自己內部開發人工智慧使用。
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金融生的頂級殿堂高盛當然也不甘示弱，高盛直接表示：“我們在金融AI中看到了金礦！”
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並且高盛還在英美兩大重點地區，都在積極部署AI團隊。
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金融大廠們都這麼拼了，科技大廠這邊的戰況更是焦灼！
都不用一一列舉科技大廠們的AI成果了，看看英偉達本週釋出的財報就知道了：本季度營收比去年同期大漲了262%，財報發出後股價直接突破1000美元！
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可不，英偉達訂單都排到2027年了，確實是有錢任性！
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那麼，如果你也想像英偉達一樣，乘借AI時代東風，快速起飛，快速上岸金融、科技大廠人工智慧、資料崗位，需要做哪些準備呢？
不如讓我們從這些人工智慧相關崗位的要求下手，以摩根大通為例，滿屏的Machine Learning（機器學習）就給出了回答。
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然而想要掌握多模型的機器學習，並能將其合理應用從來不是簡單之事！只有提早學習，提前做好準備才能趕上東風，順利入行！
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課程前中期你將學習兩個基礎專案：
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本專案以使用者銀行資料資訊為例，帶領學員應用多種監督學習模型(例如邏輯迴歸，隨機森林)對銀行使用者流失進行預測和分析。
同時，進一步分析影響流失的關鍵因素，為提高使用者留存做出更好的商業決策。
透過本專案，您將學到如何使用Pandas做資料探索、資料分析、資料預處理，以及如何透過Sklearn使用機器學習模型。
隨著網際網路的興起，使用者也越來越願意表達自己的想法。
在本專案中，我們會使用機器學習的方法來分析某知名電商的使用者評價資料，從文字中發現一些隱含資訊和內在聯絡，進而在未來使用這些資訊來幫助我們解決一些商業問題，如提高轉化率。
透過本專案，您可以掌握TFIDF、PCA、Python、K-means聚類演算法、自然語言處理等知識。
課程後期，同學們可以根據自己不同的求職興趣方向，選擇完成DS/DE或BA/DA track的對應專案。
時間允許、有能力的同學，也完全可以兩個track同時學習！
如果選擇DS/DE track，
🔽 你將學習 🔽
（上下滑動檢視專案詳情）
本專案以舊金山地區犯罪資料為例，帶領學員建立從資料採集、清洗、儲存、分析的一整套資料分析的工作流。
透過對於不同地區犯罪資料，天氣資料的分析和建模，建立可能的犯罪事件預測機制。
透過本專案，您能瞭解到Spark RDD、Spark SQL、OLAP、迴歸分析、Data Pipeline等資料科學家常用知識與工具。
推薦系統是網際網路公司的現金奶牛。Google、Netflix、Uber、Airbnb、Pinterest等公司都需要擁有推薦系統的設計與開發能力的人才。
本專案以Netflix電影資料為訓練資料，帶領學員掌握主流的推薦系統的演算法。
透過本專案，您能並熟練使用Spark Machine Learning Pipeline建立自己的協同過濾演算法，並部署推薦系統到生產型環境。
Google Gstore銷售預測與市場分析
Kaggle比賽是每一個DS/DA的鍊金石，能夠在Kaggle比賽中取得好的排名，是自我能力的最佳體現，也是公司判斷人才非常重要的標準。
在本期課程中，我們以Google Gstore銷售預測為範例，帶領同學們熟練運用業界常用的LGBM, PyTorch DeepModel來實現自己的演算法，幫助同學們熟悉Kaggle比賽中常用的打法，並且在Kaggle比賽中取得好的名次。
基於Auto-Encoder-Decoder的電影推薦
隨著深度學習技術的飛速發展，越來越多的網際網路公司開始在推薦系統中使用深度學習。相對於傳統的推薦系統，深度學習可以實現端到端的學習。
本專案以深度學習模型Auto-Encoder-Decoder網路為基礎，以Imdb電影資料為訓練資料，使用Tensorflow建立Auto-Encoder-decoder模型。透過模型提取使用者及電影特徵，最終實現電影的自動推薦。
時間序列（Time Series）是我們在日常生活和社會工作中十分常見的一種資料，它是透過將一系列時間點上的觀測值按等時間間隔測量來獲取的資料集合。
本專案以LSTM為基礎，以股票資料作為訓練資料，帶您透過TensorFlow，建立時間序列資料分析的深度學習模型。最終實現個股的伴隨時間的未來變化趨勢，以及對應的大盤指數的變化預測和分析。
如果選擇BA/DA track，
🔽 你將學習 🔽
（上下滑動檢視更多）
紐約出租車資料與股市走向關係分析
隨著計算機技術的提高，我們現在很容易從不相關的資料中挖掘出隱藏的資訊。這裡，我們將遵循相同的思路，分析研究紐約出租車和股市的關係。看似紛繁複雜的紐約交通是否隱藏著有趣的資訊呢？
在大作業的實戰中，同學們將會運用之前學習過的所有知識來合理探索資料，包括商業問題的資料化，提出合理問題，並對資料進行歸納整理，選擇合理統計模型，驗證猜想。
電子商務的發展已經如日中天。早在2017年，全球零售電子商務營業額達到了2.290萬億美元，約佔零售總額的10.1%。
在本專案中，同學會透過分析某知名電商網站銷量和產品資訊，系統化的學習個性化設計，新顧客吸引與鼓勵顧客再購物方法，商業推銷途徑最佳化，然後建立一個網頁產品銷量預測模型。
資料視覺化與Tableau應用舉例
“一圖勝千言”。如何利用視覺化來理解和溝通資料已經成為現代資料分析不可或缺的能力。
在本專案中， 我們將一起學習視覺化的基本原理和最佳實踐，用Tableau對其經典資料集Global Superstore Retail Data做探索性資料分析和彙報總結。
同時還會使用Matplotlib, Seaborn and Pandas實現Python資料視覺化分析。
電商業、Fintech業在疫情期間蓬勃發展，也伴隨著越來越多的欺詐風險和金錢損失。
因此如何在海量資料中有效的鑑別少量欺詐交易，降低損失，而維持較好的客戶體驗，是各大公司艱鉅的挑戰。
在本專案中，我們將一起分析處理某知名電商交易資料，透過系統的洞察資料中關聯/模式，建立完整機器學習解決方案，基於資料給出切實可行的商業建議，最小化企業欺詐損失。
資料探勘和資料分析是網際網路金融風險控制中最重要的一環。在國外，P2P的鼻祖LendingClub，在國內，阿里金融都能夠做到較好地控制小貸風險。
這些公司透過海量龐雜的資料，建立完善的風險評估系統，對使用者做好信用評級來降低自身風險。
本專案將利用LendingClub的實際案例，幫助同學學習網際網路金融公司及傳統銀行怎樣透過分析，建模來融合多維，多來源的資料，區分正常使用者和欺詐使用者，降低貸款風險。
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內容編輯：66
責任編輯：安逗
