Predicción de Incumplimientos de Préstamos con Machine Learning

Las instituciones financieras dependen en gran medida de una evaluación precisa del riesgo para tomar decisiones de préstamo informadas y minimizar las pérdidas. Comprender cómo aprovechar los datos para predecir si un prestatario incumplirá es una de las habilidades más valiosas en finanzas modernas y ciencia de datos. En este curso basado en texto, aprenderás a transformar datos financieros brutos en modelos predictivos confiables. Obtendrás una base sólida en conceptos de riesgo crediticio, preprocesamiento de datos y algoritmos de machine learning, lo que te permitirá construir, evaluar e interpretar modelos que pronostican incumplimientos de préstamos. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología clave del riesgo crediticio, los conceptos fundamentales y la mecánica de la predicción de incumplimientos de préstamos. - Limpiar y preprocesar conjuntos de datos financieros utilizando bibliotecas modernas de manipulación de datos en Python. - Manejar datos de crédito altamente desequilibrados utilizando técnicas estándar de la industria para garantizar predicciones sólidas. - Entrenar y ajustar clasificadores de machine learning como regresión logística y modelos basados en árboles. - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas financieras realistas como precisión, recall y ROC-AUC. - Analizar la importancia de las características para comprender qué características del prestatario impulsan el riesgo de incumplimiento. Este curso comienza con definiciones financieras y de datos esenciales antes de guiarte paso a paso a través del análisis exploratorio, la preparación de datos, el entrenamiento del modelo y la evaluación final. Diseñado para principiantes, aspirantes a científicos de datos y profesionales de finanzas, este programa no requiere experiencia previa en machine learning. Comienza a construir tus habilidades en ciencia de datos financieros hoy mismo.