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本书是在大数据框架下，全面介绍金融科技在处理真实场景金融问题时需要掌握的最重要的几类机器学习方法，并将重点放在实施过程中需要用到的特征提取、可解释性、隐私保护与数据安全共享等相关内容的讨论上。 本书内容分三部分:第一部分由1～6章组成，主要讲常规情况下，机器学习在金融场景特别是大数据风控中的建模应用；第二部分由第7章和第8章组成，主要讲在数据隐私保护和安全要求下，机器学习如何进行大数据风控建模；第三部分由9～16章组成，主要讲如何基于吉布斯抽样算法建立特征提取的理论 和标准框架及其在包含投资和融

本书以项目为引领、任务为驱动，带领学生由浅入深，了解大数据的含义及特征，认识大数据在金融行业的应用价值和应用趋势，理解金融大数据的处理流程和常见处理技术，通过理实结合的方式掌握Python分析软件的操作技术，在此基础上通过大量案例和实操练习，使学生进一步掌握大数据在金融精准营销、银行、证券、保险和财务分析等领域的应用原理，以及具体的大数据分析处理技术。以金融大数据的处理流程为框架，从金融数据认知、数据处理技术、金融数据应用三个层面构建课程体系。