Предсказание дефолтов по кредитам с помощью машинного обучения

Финансовые учреждения в значительной степени полагаются на точную оценку рисков, чтобы принимать обоснованные решения о кредитовании и минимизировать потери. Понимание того, как использовать данные для прогнозирования дефолта заемщика, является одним из самых ценных навыков в современных финансах и науке данных. В этом текстовом курсе вы узнаете, как преобразовать необработанные финансовые данные в надежные модели прогнозирования. Вы получите прочную основу в концепциях кредитного риска, предварительной обработки данных и алгоритмах машинного обучения, что позволит вам создавать, оценивать и интерпретировать модели, которые прогнозируют дефолты по кредитам. Что вы узнаете: - Понять ключевую терминологию кредитного риска, основные концепции и механику прогнозирования дефолта по кредиту. - Очистка и предварительная обработка финансовых данных с использованием современных библиотек обработки данных на Python. - Обработка весьма несбалансированных кредитных данных с использованием отраслевых стандартов для обеспечения надежных прогнозов. - Обучение и настройка классификаторов машинного обучения, таких как логистическая регрессия и модели на основе деревьев. - Оценка эффективности модели с использованием реалистичных финансовых показателей, таких как точность, восстановление и ROC-AUC. - Анализ важности характеристик для понимания, какие характеристики заемщика определяют риск дефолта. Этот курс начинается с основных определений финансов и данных, а затем пошагово знакомит вас с исследовательским анализом, подготовкой данных и обучением моделей, а также с окончательной оценкой. Эта программа предназначена для начинающих, начинающих ученых и специалистов по финансам, и не требует предварительного опыта машинного обучения. Начните развивать свои навыки финансовой науки данных сегодня.