为什么说互联网风控是很适配数据挖掘、机器学习等专业的岗位？
本帖最后由 qitele_07 于 2022-1-18 23:03 编辑互联网风控是什么？
很多同学对互联网风控是做什么工作的还不了解。诸如针对黑灰产垃圾账号注册、发布违规内容、刷单、作弊、刷量如点赞好评等事情的识别和治理都属于互联网风控工作的业务范畴，简言之，这是一个与黑灰产对抗的领域。这是一个很有意思的领域，就像警察断案一样，不断寻求线索，抽丝剥茧，直至事情真相，最终打掉作案嫌疑人。所以，从事互联网风控的研发工作，往往都是不乏乐趣的，总是不断看到各种各样的作弊手段，再不断加固自己的防御技能。
为什么说适合数据挖掘、机器学习等专业的同学呢？
对数据挖掘要求高
做风控全靠数据，任何算法都离不开数据。而我们在数据挖掘课程中学到的知识和技能基本上都会应用于实践中。你会发现数据预处理的重要性，会发现相似性度量的用武之地，会发现数据探索在高维上的可视化，会发现决策树模型遍地应用，会发现不平衡样本集原来才是普遍现象，会发现关联分析不止局限于啤酒尿布，会发现图和聚类应用如此广泛，会发现深度模型……
对知识广度要求高
为了与黑灰产对抗，你会学习到网络IP有那么多的种类，会了解到手机OS上的各类不曾关注的参数，会知道除了算法你还需要懂大数据还需要懂架构；会发现只要业务够复杂，你接触的数据结构遍及Tabular数据、文本数据、图片数据、视频数据等等；会发现你除了要会二分类还要懂点NLP……
对技术深度要求并不低
数据稀疏场景下如何训练好模型，如何做好模型的可解释性，又如何把一个牛逼的模型工程化满足高性能的要求呢……
所有这些问题，你都会在风控场景里遇到。
然而经过几年的洗礼后，你会发现还不止如此，还要做好问题的定义、问题的拆解，还要做好评估，做好汇报。没错，这是一个锻炼综合能力的领域。
如果想了解更多，可以看看《互联网平台智能风控实战》-清华大学出版社 一书
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