Gino老师早年硕士毕业于中国人民大学统计学院,近20年来一直进行着数据分析的理论和实践,精通数据分析与建模,擅长利用 SAS、Python、R 语言和 Spark 解决大数据建模及算法优化难题,积累了大量实践案例,经验丰富;善于用逻辑贯穿数据分析过程,善于把深奥的思想和方法用简单易懂的语言讲述清楚透彻,善于用数据分析计算机程序实现从数据到结论到预测的落地过程。2010年至今培养了上万名(包括首批)使用 R 语言、SAS 和 Python 等工具实现数据分析和挖掘的专业人士,帮助他们在数据挖掘领域提升工作技能或实现就业。
Gino老师是博易智软(北京)技术股份有限公司特聘大数据系统构建和建模分析专家顾问。曾兼任资治通信研究院电信运营商大数据应用与服务创新力研究中心主任;北京华宏信达科技有限公司、上海鼎数信息科技有限公司、北京艾威联合旅游顾问有限公司特聘数据挖掘咨询顾问。
Gino老师是上海交通大学、中国青年政治学院邀请的数据挖掘讲师,其理论联系实际案例的授课内容和风格颇受同学们欢迎。
Gino老师是经管之家特聘的数据分析讲师,这几年来讲授多门课程颇有特色和好评,有“Gino老师出马,必属精品”之说。
Gino老师也是金融产品开发工程师,在某世界500强金融公司工作期间曾带队负责开发国内首款基于数据分析建模、随机模拟和最优化计算的金融年金产品,该产品销售额持续领跑同业市场多年,获得金融产品创新大奖。
Gino老师培训或完成过数据分析和挖掘项目的企业有中国人寿、陆金所、中国建设银行、汇丰银行、宁波银行、吴江农商行、中国移动等。
Gino老师Python算法案例实战@17年5月27-30日北京
https://bbs.pinggu.org/thread-3156765-1-1.html
问答汇总:
Q1: 坛友blackgcm:
想请教Gino老师在大数据的学习和工作过程中一路上容易有挫折感的地方,而这些地方有哪些是自己其实钻了牛角尖,又有哪些是不可避免的坎,自己必须硬着头皮克服呢?
A1:
在大数据的学习和工作过程中主要有2个地方容易有挫折感:
1.模型算法代码的撰写,有的算法和模型要用计算机语言一句句写出来是不容易的;
2.建模公式的推导(掌握原理之路)。这2个方面应该是从事数据科学一直需要掌握和精进的,是必须要迈过的坎,虽然难,但要咬牙坚持,就像是攀登高山一样。科学和技术的探索没有钻牛角尖的地方,钻牛角尖更多的会在生活中发生,和性格有关。在科学和技术中宜追求完美,在生活中宜追求舒适、适度的“中庸之道”。
Q2: 坛友pujka:
Gino老师:
您好,非常希望可以参加您12月初的Python现场班,不知Python方面的基础比较薄弱可以参加吗?
A2:
可以参加的,从基础编程讲起,课程追求用通俗的语言表达深刻的数据分析思想。以前的学员有比较偏文科的专业,比如英语、法律,也能学有所获。
Q3: 坛友吴一:
请问老师机器学习在经济学中可能会有什么应用呢?
A3:
只要有预测的地方,就可以应用机器学习,无疑经济学中是充满预测的,比如对宏观经济走势的预测很多机构或个人都非常关心。机器学习无处不在,经济学无处不在。
Q4: 坛友低语飞旋:
Gino老师:
您好!请问SAS在国内的商业应用多吗?如果有,主要是那些公司,用于那些方面呢?
A4:
国内排名世界500强的公司,包括外资合资公司大部分使用SAS进行数据清洗、统计分析和建模,在银行、保险、制药、市场研究等行业用的比较多。R和Python作为免费软件也在一些使用SAS的公司里使用,且增速较快。
Q5: 坛友wuhui1018:
现在大数据技术很火热,在金融行业,现阶段银行在风险管理中还是靠人工,靠风险经理,想请教一下老师,银行该如何应用大数据来进行风险管理,来提高它的风险管控能力与效率,它的具体实施路径是怎么样,比如银行做大数据与互联网金融公司做大数据风控肯定是不一样的。希望老师能详细的解答一下,或者能提供这方面一些有参考价值的资料。在此非常感谢!
A5:
1.首先对于每个银行来说,把其面临的风险细分类,整体的风险把控是通过细节的风险把控来完成的,银行人员多半清晰地知道他们面临的绝大部分风险;
2.对于关键的流动风险、信用风险,市场风险或操作风险,仍然可以用以前的工具比如Var蒙特卡罗模拟,情景分析,压力测试等进行较好的风险管控。个人觉得信用风险,其中特别是贷款风险,对于我国银行来说需要良好管控,这方面的数据挖掘模型应用都比较多了;
3.风险管理本质上还是管人。需要我们加强征信工作,善于较好地利用外部数据,比如构建较好的客户画像、社交网络体系;对建立员工的操作风险预警模型、建立心理风险的预警模型等等,这些数据可以从各种方式获得,也可以通过建立信息系统(传感器)不断累积新增数据的方式获得等。
4.我目前关于这方面没有什么纸质资料,也没有pdf等电子版资料,都是和银行一线工作人员在实际工作中反复讨论,力争把风险管控和大数据很好的结合起来,对于每一个银行的风险管理的特点发挥管控作用,在项目模型实践中探索风险管控之路。
Q6: 坛友飞天玄舞6:
建模公式的推导确实是一大难关,请问老师您是怎么克服过来的呢,或者说您在数据挖掘之路上是怎样突破瓶颈的?
A6:
我本科是数学专业的,当年学习数学的时候,就是一个个公式抠,请教牛人,反复思考,一个个弄懂为止,锻炼出了一点数学思维方式。想不明白的东西,就总是想它,忽然有一天就会“开窍”的,我想每个人都能是这样。我讲课的时候,总是喜欢说任何复杂深奥的理论都能用通俗的大白话讲清楚,所以要有信心突破任何数据挖掘的瓶颈。
Q7: 坛友karst:
大数据是我很反感的一个话题,动不动就大数据,可是我想问一问,这帮子搞大数据的,有多少人认真静下心来研究大数据的基本内涵。别给我说没必要,大数据是国外传过来的,我们必须尊重它的原始内涵。就好比马克思主义,很多所谓的创新,真是创新吗?
A7:
大数据是我很反感的一个话题,动不动就大数据,可是我想问一问,这帮子搞大数据的,有多少人认真静下心来研究大数据的基本内涵。别给我说没必要,大数据是国外传过来的,我们必须尊重它的原始内涵。就好比马克思主义,很多所谓的创新,真是创新吗?
Q8: 坛友candyl6:
最近python和R语言都比较火,到底该选择学哪个呢
A8:
以我的经验想说,这2个都学。以前我也难以取舍,经常思考这个问题,后来发现不如须臾之所学。
Q9: 坛友天书2013:
想请问老师,掌握R语言对于从事金融类工作有帮助吗?具体是哪些?
A9:
非常有帮助。金融工作离不开数据及其统计分析建模,R是利器。如果你想做量化投资,R也是比较好的工具之一。如果偏好可视化,我觉得R是的作图软件,没有之一。