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银行科技,真香吗?

这段内容是我根据知乎上一个叫因是旧梦离人的朋友整理后的,他对“银行科技”的这个分析还是挺到位的,大家觉得也有道理的话,可以点击原文链接去关注下他,人很 nice。 ? 银行科技大概分为两类。...一类是银行的信息科技,这种岗位一般在省分行,大多数不咋敲代码,算是甲方,工资和普通银行员工差不多,不高,比如说中国工商银行浙江省分行信息科技。...另外一类是敲代码的,即研发,例如上面提到的工行西安开发中心、中行西安软件中心等等。建行是自己的子公司建信金科,招行也是自己的子公司,招银网络科技。 这种银行的研发要求会高一些,待遇也还可以。...如果背景好,家庭条件也不错,想追求稳定,对技术没啥追求,可以选择银行科技。 我整理了一份银行 IT 企业的名单。...招商银行信息科技 招商银行信用卡中心 浦发银行信息科技 不全 看了这么多关于银行科技分析,是不是觉得挺香的?那就再来看看我那个读者之前的选择(很反转),我估计大家绝壁想不到: ?

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数据数据分析:大数据开发分析对比

对于企业而言,大数据相关人才的引进,有大数据开发,也有数据分析,今天我们就来讲讲大数据开发分析两者的区别。...其中数据存储和数据计算的阶段,通常由大数据开发岗位完成;数据分析挖掘、数据可视化阶段,则主要由大数据分析来完成。...2.jpg 大数据分析数据分析,主要工作重点在数据建模与分析,更多注重的是数据指标的建立,数据的统计,数据之间的联系,数据的深度挖掘和机器学习,并利用探索性数据分析的方式得到更多的价值线索。...大数据分析主要需要掌握的技能包括—— 数据库应用:RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等; 数据加工:ETL、Python等; 数据统计:统计、概率等; 数据分析数据建模、...1.jpg 关于大数据数据分析,大数据开发分析,以上为大家做了一个简单的对比了。

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国企&银行:技术面经分享

工行数据中心 面试时6对7吧,主要还是问了简历上的项目和实习,不会有很基础的问题,也很少有技术问题。 工行的笔试就是很常见的银行的笔试题,有英语和行测题,不过都还蛮简单的。...招行上分 笔试就是正常的银行笔试,没有任何技术问题。一面是群面,无领导小组讨论。建议:人超级多,面试时一定要早点去。...问题有,平时用什么数据库,当数据量非常非常大时,用什么样的数据库;知道DB2嘛;在写Java时有什么需要注意的嘛。注意,中国结算很注重你的兴趣爱好。...技术问题也很简单,Java中有什么常用的数据结构,你常用的数据结构,并说说他们的优点。然后会有一个为期3周的实习。还会有个hr的终面。不过上海这边名额很少,所以再留用时会有很多幺蛾子。...国企银行面试一定要穿正装!   3. 对简历中的项目一定要非常熟悉,不要瞎编。   4. 最好有互联网的实习经历。   5.

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Python数据可视化:浅谈数据分析

本次通过对BOSS直聘,拉勾网数据分析数据分析,了解数据分析的行业情况,也以此来了解从事数据分析所需要的技能。 / 01 / 网页分析 ?...people_result, "company_type": response.doc('.info-company > p > a').text(), } 获取BOSS直聘数据分析数据如下...random.randint(10, 20)) data = { 'first': 'false', 'pn': i, 'kd': '数据分析...company_status, company_people, job_tips, job_welfare) if __name__ == '__main__': get_message() 获取拉勾网数据分析数据如下...数据分析主要集中在互联网行业,「金融」「地产」「教育」「医疗」「游戏」也有所涉及。 大部分岗位需求都集中第三产业上。 08 工作技能图 ? 这个算是本次的重点,这些技能将会是日后学习的重点。

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Python数据可视化:浅谈数据分析

本次通过对BOSS直聘,拉勾网数据分析数据分析,了解数据分析的行业情况,也以此来了解从事数据分析所需要的技能。 / 01 / 网页分析 ?...people_result, "company_type": response.doc('.info-company > p > a').text(), } 获取BOSS直聘数据分析数据如下...random.randint(10, 20)) data = { 'first': 'false', 'pn': i, 'kd': '数据分析...company_status, company_people, job_tips, job_welfare) if __name__ == '__main__': get_message() 获取拉勾网数据分析数据如下...数据分析主要集中在互联网行业,「金融」「地产」「教育」「医疗」「游戏」也有所涉及。 大部分岗位需求都集中第三产业上。 08 工作技能图 ? 这个算是本次的重点,这些技能将会是日后学习的重点。

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Mispadu银行木马分析

写在前面的话 近期,研究人员观察到了大量网络诈骗活动,通过分析之后,很多线索直指URSA/Mispadu银行木马,趋势科技将该木马标记为了TrojanSpy.Win32.MISPADU.THIADBO。...研究人员表示,Mispadu银行木马能够在感染目标用户系统之后,窃取用户的凭证信息。...木马活动分析 针对Mispadu的攻击目标,Mispadu的入口向量为垃圾邮件,这跟很多其他的恶意软件活动非常相似。...这个Delphi文件将在银行网页上执行一个浏览器覆盖层(可以理解为钓鱼页面),并以此来窃取目标用户的数据。...代码中还包含两个合法工具,即NirSoft旗下的WebBrowserPassView和Mail PassView,这两款工具的功能就是收集用户的数据

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2017校招数据分析笔试面试知识点

尽管听说今年几个大互联网公司招的人超少,但好像哪一年都说是就业困难,能够进去当然最好,不能进去是不是应该也抱着好的期望去找自己满意的呢最近笔试了很多家公司校招的数据分析数据挖掘岗位,今天(9.18r)...)*P(B)/P(A) 其中P(A)可以展开为 P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+…+P(A|Bn)*P(Bn) (这在很多问答题或者选择题中都有用到) 知识点2:关联规则分析...5)如何避免过拟合过拟合表现在训练数据上的误差非常小,而在测试数据上误差反而增大。其原因一般是模型过于复杂,过分得去拟合数据的噪声和outliers。...知识点9:统计学基础知识 1)四分位极差、左右偏分布、p值 2)方差分析: 用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验,基本思想是:通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定控制变量对研究结果影响力的大小...3)主成分分析: 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。

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入职数据分析,该拥有的必备条件!

首先我说说这两种方向共同需要的技术面,当然以下只是按照数据分析入门的标准来写: 1. SQL(数据库):我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据,这些数据来源于数据库,那么怎么从数据库取数据?...利用数据挖掘进行数据分析常用的3个方法:分类、回归分析、聚类等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。...②回归分析:回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等...产品经理方向 产品经理向需要你对业务感知能力强,对数据十分敏感,掌握常用的一些业务分析模型套路,企业经常招聘的岗位是:商业分析数据运营、用户研究、策略分析等等。...这方面的学习书籍就很多,看得越多掌握的方法越多,我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍:《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling

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视频监控智能分析 银行

视频监控智能分析银行系统通过安装在银行的营业厅、取款机处或者银行柜台以及银行门口等区域的各大品牌的终端监控摄像头,视频监控智能分析在系统后台软件上的视频画面内设置智能分析区域,通过上面的操作实现对银行的...7*24小时的智能视频监控分析报警,对进出人员行为进行智能分析。...如果监控画面当有异常行为发生时,系统可以在100ms内自主分析并自动报警,通知监控室的值班人员。...图片视频监控智能分析系统可以通过安装在银行的ATM取款机处安装人脸抓拍设备和监控摄像机,系统通过对进入监控范围内的取款人的人脸智能自动抓拍,通过无线网络),将各大品牌的监控终端设备抓拍到的视频流传输到监控中心实时分析识别...视频监控智能分析系统应用于银行或者金库重地等重要场所,以及对值班室进行人员的脱岗实时检测,当系统检测到值班室内处处于没有人的状态超过系统后台设定时间,视频监控智能分析系统在指挥中心报警,并且可以及时有效防止值班人员脱岗造成安全隐患短信联动分级报警为智能视频监控系统的特色功能

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微众银行风险管理暑期实习面试经验(走完流程)

一面(半小时左右) 微众这边通常是在面试前一天才发面试通知,我参加的是20号广州场下午4点半的现场面试,面试官人很温和,是按照自我介绍+简历+业务场景的模式面的,简历的话问了我一个和风险管理相关的项目,数据是什么...这里简历问得不多,业务场景是假设我是做消费贷款的,如何设计一个个贷申请的风险管理流程,具体就是目标客户是谁、数据是什么、选择什么特征、建什么模型等。...往后就是一些职业规划方面的问题,比如对微众有没有了解、为什么选择微众、在传统金融和互联网金融间有偏好吗(我之前的实习全是传统银行、券商的)、在未来3年内你的职业规划是什么。...但是因为微众风险这边是分组的,可能不同组的面试官风格不太一样,有的可能侧重问业务,有的侧重问简历,还有的会让编程,所以可以都准备一下,吃透自己的简历,即使不太懂业务也可以试着给出自己对问题的思考方式。

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【案例】江苏银行—智多星大数据分析云平台

周期/节奏 2015年9月到12月,针对业务自助分析进行需求探讨、厂商交流、测试,最终定下适合江苏银行当前形势的产品finebi,并且由江苏银行数据团队全权负责自助查询、分析的项目建设推广; 2015年...客户名称/所属分类 江苏银行/大数据技术服务 目标及任务 银行定制一张报表分析某个业务数据的传统模式,主要通过业务部门提出需求,科技部门编写程序实现的。...3、数据安全和便捷的平衡 提升数据分析便捷性的同时,数据安全问题也是银行关注的重点。智多星平台在权限管理中也需做到智能化。...,线上与线下数据,结构化与非结构化数据,有效解决了传统银行普遍面临的“信息孤岛”问题。...(二)业务自主分析,让理解业务的人分析业务 业务部室通过多维分析工具,可以自由分析各类业务指标,目前有计财、营运、卡部、网金、公司等部门在使用,并自定义了总共约100张报表,内容涵盖对标上市银行分析、ERP

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Banjori银行木马分析报告

样本综述 Banjori是被发现于2013年并活跃至今的银行木马。其攻击目标主要针对于法国、德国与美国的个人银行网上用户。...银行木马的盗窃重灾区多位于浏览器,Banjori亦不能免俗。相比IE与Chrome, 该木马尤为青睐于火狐浏览器,大部分被窃取的用户信息均通过对该浏览器的挂钩、数据库文件查询获取。...样本细节分析 1持久威胁 第一与第二阶段的恶意代码循环判断互斥体’JbrDelete’是否被创建,当该互斥体未被创建时,持续检索、注入未被感染的活动进程。 ? 第二阶段的恶意代码会创建一个隐藏窗口。...首先,对肉鸡操作系统语言进行判断,当且仅当操作系统语言属于美国时,搜索’\Users\%UserName%\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Cookies\’下包含银行名称的敏感文件...之后,样本构建一个包含上传文件基本信息的数据包并发送给C2服务器,发送前为该数据包添加了PGP头,但仅对数据内容进行BASE64编码而没有根据PGP协议的要求对数据内容进行加密。 ?

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Emotet银行木马分析报告

银行木马Emotet于2014年首次被发现,至今已有6年多,在此期间它不断升级,转变目标方向,研发加载新模块,它仍然是网络安全最严重的威胁之一。...2014年 Emotet于2014年6月底由TrendMicro首次发现,它利用浏览器劫持用户银行凭证,主要目标是德国和奥地利银行客户,主要传播媒介是带有恶意附件或链接的银行电子邮件。 ? ?...C&C通信协议也发生了更改:对于小于4KB的数据量,使用GET请求,数据在HTTP头的Cookie字段中传输。如果数据量较大,则使用POST请求。RC/4加密算法已经被AES取代。...2018年 1月,Emotet开始传播银行木马Panda(Zeus Panda,于2016年首次发现)。...4月14日,Emotet再次开始在HTTP头的Cookie字段中使用带有数据传输的GET请求,用于小于1kb的数据传输,使用POST请求处理大数据

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为你还原一个纯粹地道的「数据分析

导读:只要是在科技创新领域的公司,纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解,本文为你一一道来数据分析的功能目的,以及组建方式,干货满满,诚意推荐!...利用数据分析来打造更优秀的产品 指向产品的数据分析,其目的就是为了提升产品性能。...利用数据分析来做更优质的决策 指向决策的数据分析是利用「数据分析」和「数据视觉化」这两个方面,将最优的商业决策和产品决策展现出来。...你什么时候应该开始涉足数据分析数据分析要求你从「数据」迈向「分析」,绝大多数的公司一开始并没有多少数据在手里。...「整合模式」下的缺点是淡化了数据分析的重要性。 每一个数据分析员其实都是归于他所对应的产品团队,而不是一个明显的数据分析师团队。

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为你还原一个纯粹地道的「数据分析

导读:只要是在科技创新领域的公司,纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解,本文为你一一道来数据分析的功能目的,以及组建方式,干货满满,诚意推荐!...◎利用数据分析来打造更优秀的产品 指向产品的数据分析,其目的就是为了提升产品性能。...◎利用数据分析来做更优质的决策 指向决策的数据分析是利用「数据分析」和「数据视觉化」这两个方面,将最优的商业决策和产品决策展现出来。...◎你什么时候应该开始涉足数据分析数据分析要求你从「数据」迈向「分析」,绝大多数的公司一开始并没有多少数据在手里。...「整合模式」下的缺点是淡化了数据分析的重要性。 每一个数据分析员其实都是归于他所对应的产品团队,而不是一个明显的数据分析师团队。

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银行的新玩法,用数据分析重塑贷款策略!

为此,作为自助式数据分析案例系列解读文章的新篇,本文将探讨一个具体案例——利用帆软BI工具进行银行零售贷款营销与风控平衡的数据分析。...通过这个案例,我们将了解如何运用数据分析工具和策略,以实现银行业务在营销和风险控制之间的平衡,同时揭示其在推动银行业数字化转型过程中的关键作用。...便捷数据处理,构建数据分析模型 本案例聚焦于“凤起黄河”团队在帆软举办的“2023BI数据分析大赛”中的参赛作品——银行业零售贷款营销与风控平衡分析,团队由具有丰富专业知识和实战经验的成员组成,包括“冬神...这一过程展示了数据分析银行业务中的核心价值,通过这些分析银行不仅可以实现营销与风控的有效平衡,还能够更深入地了解客户需求和行为模式,从而提高业务效率和盈利能力。...自助数据分析,在银行零售贷款业务中有广阔应用前景 随着自助式数据分析技术的不断进步,银行业特别是在零售贷款业务领域将迎来显著的转型。

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数据分析】大数据机制下银行客户的情绪分析和行为预测

数据的概念早已风靡全球,怎么应用、怎么落地也都是众说纷纭,好不热闹。单就银行来说,利用大数据来对客户的情绪进行分析,然后对客户可能的购买意向进行预测,是当前可以从大数据浪潮的诱人前景里淘到的真金。...当然,这一切的前提是银行能找对切入大数据时代的方法和工具。对于银行来说,以正确的数量模型和分析方式来契合银行目前的业务需求,是合理利用大数据,达成更多经济回报的关键。...举例来说,当前银行业普遍在为两件事头疼:留住客户、满足客户的期待。对于这两个难题,大数据机制下的情绪分析和行为预测可以发挥意想不到的作用。...塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据,然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。 对于银行来说,正确地预计消费者的需求,并及时组织好可匹配的产品与服务响应客户的需求还是一件比较难完成的任务。...银行可以根据客户以往的消费记录,尤其是与金融产品直接相关的消费记录,以及目前所持有的银行产品的使用情况建立数据收集模型,通过一定时间的数据收集和分析之后,便能为银行下一步的产品策划与营销提供翔实的数据参考

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