研究生金融大数据

就是根据网上的大数据库得到大量数据进行分类整理，然后得到一些规律与预测吧

风控体系：事前、事中、事后调控整个风控体系包括几个环节：事前：在风险发生之前就要通过对风险舆情的监控发现风险，比如在某些恶意的欺诈团伙即将发动欺诈攻击前就采取措施来提前防御，例如通过规则加紧，把模型阈值调高等方法；事中：信贷借款申请，在线上注册激活的过程中，根据自动风险评估，包括申请欺诈，信用风险等来选择是否拒绝发放贷款；事后：贷款发放以后的风险监控，如果借款人出现与其他平台的新增申请，或者长距离的位置转移，或者手机号停机等信号，可作为贷后风险预警。如何提前在网络中把骗子揪出？最基础的技术：设备指纹在介绍整个风控体系时我认为，对于网络行为或者线上借贷，最最基础或者最最重要的技术是设备指纹。为什么呢？从上图中我们可以看到，网络上的设备模拟或攻击，比如各种各样的自动机器人，实际上是对网络环境造成极大的干扰，在信贷中会导致信用风险的误判。这个是第一道。网络设备最关键的地方是要实现对设备唯一性的保证，第二是抗攻击，抗篡改。网上有各种高手会进行模拟器修改，修改设备的信息和干扰设备的定位等以各种手段来干扰设备的唯一性认定。所以对抗这样的情况的技术要点在于：抗攻击、抗干扰、抗篡改。另一方面能够识别出绝大部分的模拟器。设备定位：基站和WiFi三角定位a.非GPS定位值得注意的是，在模拟器或者智能设备系统里面它可以把GPS定位功能关掉。而如果通过将基站的三角计算或者WIFI的三角计算定位结合起来，定位的精度较高，且不受GPS关闭的影响。这可以应用在信贷贷后管理，用来监测借款人的大范围位置偏移。b.地址的模糊匹配对于位置来讲还有一个重要方面是地址的模糊匹配。在信用卡或者线下放贷中，地址匹配是一个重要的风险审核因素，但是地址审批过程存在一个问题：平台与平台之间因为输入格式不同或者输入错误等问题造成难以匹配，那就需要模糊算法来进行两两匹配，以及数个地址之间进行比对，或者在存量库中搜索出历史中的风险或者相关性名单来进行比对。这其中涉及的技术包括模糊匹配算法和海量地址的管理和实时比对。复杂网络复杂网络有时候大家称之为知识图谱，但这中间有点区别：复杂网络更偏向于从图论的角度进行网络构建后进行实体结构算法分析，知识图谱更偏重于关联关系的展现。网络分析最重要的一点是具有足够的数据量，能够对大部分网络行为进行监控和扫描，同时形成相应的关联关系，这不仅是实体与实体之间、事件与事件的关系，并且体现出“小世界（7步之内都是一家人）”、“幂分布”等特征。

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。 当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。 第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。

大数据肯定有优势一些啊。。。。。。。。。未来必定是计算机的时代！！！

淡淡的，素雅的，在属于自己的半亩花田里

工科硕士好就业，在金融行业，研究生基本都快成标配了

统计好，就业面更大。金融业工作压力很大。除非你有很好的人脉资源。

虽然大数据的概念已经热炒了数年，但我国依然处于市场的早期阶段。近年来，全国各地积极发展大数据产业，相关政策明确提出推动大数据发展和应用。预计未来5到10年，金融大数据产业将迎来黄金增长期，大数据也将成为助推“大众创业、万众创新”浪潮的有力抓手。据《中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，2016年我国大数据金融市场规模为15.84亿元，随着政策逐步实施与落地，以大数据为核心手段、核心驱动力的产业金融，将迈入时代发展正轨成为主流趋势，预计2018年中国金融大数据应用市场会突破100亿元，金融业开始进入了大数据时代快车道。

当前中国金融行业仍处于较好的发展时期，中国经济社会发展基本面长期趋好，国内市场潜力巨大，这为金融行业发展创造了难得的机遇。前瞻产业研究院发布的《大数据金融行业市场前瞻与投资分析报告》数据显示，2016年我国大数据金融市场规模为15.84亿元，随着政策逐步实施与落地，以大数据为核心手段、核心驱动力的产业金融，将迈入时代发展正轨成为主流趋势，预计2018年中国金融大数据应用市场会突破100亿元，金融业开始进入了大数据时代快车道。大数据金融作为一个综合性的概念，在未来的发展中，企业坐拥数据将不再局限于单一业务，第三方支付、信息化金融机构以及互联网金融门户都将融入到大数据金融服务平台中，大数据金融服务将在各家机构各显神通的基础上，实现多元业务的融合。有风险定价，公司股价走势方面。