|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/formacao-data-science-criacao-de-um-credit-score-com-python/
课程评论：没有评论
**课程名称：** Credit Score - Módulo 1: Regressão Logística em python **课程概述：** 本课程将深入介绍了信用评分（Credit Score）这一市场成熟的方法，用于评估各种类型融资中的违约风险。这是指导全球主要银行、金融公司和信用卡运营商决策的核心方法。 **为何选择本课程：** 1. **掌握信用评分模型构建的完整步骤。** 2. **实践性强，学生可亲手复现所学内容。** 3. **所有教学材料将对学员开放。** 4. **课程使用葡萄牙语进行授课。** 5. **注重实际应用。** **课程目标：** 本课程面向希望了解银行如何构建模型来区分客户支付行为的学员。我们将一步步学习使用 Python 构建信用评分模型最常用的技术——逻辑回归。您将掌握模型构建的整个流程，从理解和准备数据、变量选择，到调整逻辑回归模型。 课程将以清晰易懂的方式，提供详尽的解释和 Python 笔记本，展示所有开发的程序。 **信用评分方法的核心：** 信用评分方法的核心是收集关于信贷申请人的信息，并利用这些信息计算其未来偿还融资的可能性。 **信贷风险计算的要素：** 信贷风险计算涉及一系列关于消费者的信息，包括年龄、性别、职业、婚姻状况、是否有供养家属、地址、收入等。 此外，还会纳入公共信息，例如特定地区的违约率、人口普查数据、劳动力市场相关调查等。 **最重要的因素：** * **与消费者信用行为相关的数据。** 这包括未偿还债务的金额、是否存在法律诉讼、查询次数、其他债权人处的欠款等。 **信用评分系统的运作：** 信用评分系统利用数学公式和统计工具处理所有这些信息，为申请贷款或开设商业信贷账户的个人分配一个分数。分数越高，该个人对您的业务造成的风险就越低。
Seja bem vindo! O credit score é um método consagrado pelo mercado para avaliar o risco de inadimplência em todo tipo de financiamento. É esta metodologia que orienta as decisões dos maiores bancos, financeiras e operadoras de cartão de crédito em todo o mundo.Motivos para adquirir o curso: 1 - Conhecer o passo-a-passo de construção de um modelo de Credit Score2 - O curso é hands-on, em que o aluno consegue reproduzir tudo aprendido3 - Todo material desenvolvido no curso ficará disponível para o aluno4 - Curso em português5 - Voltado para aplicação práticaO curso é voltado para pessoas interessadas em conhecer como os Bancos criam os modelos para discriminar o perfil de pagamento de seus clientes. Iremos aprender o passo-a-passo da técnica mais utilizada para construção de um modelo de Credit Score (Regressão Logística) utilizando Python! Você irá aprender todo pipeline de construção de um modelo, desde o entendimento e preparação do dado, a seleção de variáveis e o ajuste de um modelo de regressão logística.De uma forma didática e com muitos detalhes, o aluno terá acesso aos notebooks em python de todos os programas desenvolvidos!Basicamente, a metodologia de credit scoring consiste em reunir informações sobre o tomador de crédito e usá-las para calcular quais são as chances dele conseguir pagar o financiamento no futuro.O cálculo do risco de crédito envolve uma série de dados a respeito do consumidor, entre elas idade, sexo, profissão, estado civil, número de dependentes, endereço, renda, etc.Além disso, entram também informações públicas, como o índice de inadimplência por região, dados do Censo, pesquisas referentes ao mercado de trabalho, etc.E o mais importante:Dados relativos ao comportamento de crédito daquele consumidor.Isso inclui valores de débitos em aberto, existência de ação judicial, quantidade de consultas realizadas, débitos inadimplidos por empresas credoras, etc.O sistema de credit score usa fórmulas matemáticas e ferramentas estatísticas para processar toda essa informação, atribuindo uma pontuação (nota) para a pessoa que está pedindo um empréstimo ou abrindo um crediário no comércio.Quanto maior a nota, menor é o risco que esta pessoa representa para o caixa do seu negócio.
