Resumo do curso

  • Conheça como funciona a concessão de crédito do ponto de vista de um cientista de dados
  • Entenda as particularidades da aplicação do Machine Learning no mercado financeiro
  • Aprenda a analisar e manipular um conjunto de dados de acordo com o problema relacionado
  • Desenvolva e valide um modelo de Credit Scoring
  • Saiba como calcular e avaliar as principais métricas estatísticas para aferir uma regressão logística

Público alvo

O curso foi pensado tanto para pessoas que estudam e/ou trabalham com ciência de dados e que querem entender como resolver problemas de Credit Scoring com Machine Learning, quanto para pessoas que são do setor financeiros e que querem aplicar Machine Learning para Credit Scoring.

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Conteúdo Detalhado

  1. Cadeia de crédito e riscos

    • Apresentação
    • Ciclo da concessão de crédito e riscos associados
    • Base de dados
    • O que é credit scoring?
  2. Regressão Logística

    • Criando bases de treino e teste
    • Transformação de categorias
    • Primeira regressão logística
  3. Métricas estatísticas

    • Acurácia de teste
    • Plotando a matriz de confusão
    • Entendendo a matriz de confusão
    • Classification report
    • Plotando a curva ROC
    • Entendendo a curva ROC
  4. Análise e visualização de dados

    • Análise descritiva
    • Histogramas
    • Boxplot e gráfico de barras
  5. Comparação e escolha do modelo

    • Separação de variáveis
    • Ajuste do modelo
    • Validação do modelo
    • Faixas de classificação
    • Comparando métricas
    • Melhor modelo
    • Conclusão

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nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Instrutuora explicou muito bem cada passo explicou sobe as métricas usada no modelo de machine learning.

Machine Learning: Credit Scoring

Rafael Henrique Gallo

Bem legal a apresentação de alguns conceitos sobre o credit scoring, ficou na saudade a parte de tuning, mas é tópico de outro curso.

Machine Learning: Credit Scoring

Lucas Porto Soares

Excelente experiência. Além da profundidade do conteúdo a didática e a exposição das aulas foram muito bem apresentadas pela instrutora. Muito bem organizada na sequência lógica das etapas na construção de um modelo de Machine Learning, muito boa expressividade e clareza nas explicações. As únicas ressalvas que faço são: explorar mais a documentação, conclusão de alguns vídeos que parecem ter sido cortados e dividir mais as aulas que ficaram longas. Por exemplo: a última aula.

Machine Learning: Credit Scoring

Luiz Peralta

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