Previsão de inadimplência de empréstimos com machine learning

As instituições financeiras dependem muito de uma avaliação precisa de riscos para tomar decisões de empréstimo informadas e minimizar perdas.Entender como alavancar dados para prever se um mutuário irá inadimpler é uma das habilidades mais valiosas nas finanças modernas e na ciência de dados. Neste curso baseado em texto, você aprenderá a transformar dados financeiros brutos em modelos preditivos confiáveis.Você obterá uma base sólida em conceitos de risco de crédito, pré-processamento de dados e algoritmos de aprendizado de máquina, permitindo que você construa, avalie e interprete modelos que prevejam inadimplência de empréstimos. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia chave de risco de crédito, conceitos fundamentais e a mecânica da previsão de inadimplência de empréstimos. - Limpe e pré-processe conjuntos de dados financeiros usando bibliotecas modernas de manipulação de dados em Python. - Manipule dados de crédito altamente desequilibrados usando técnicas padrão da indústria para garantir previsões robustas. - Treine e ajuste classificadores de aprendizado de máquina, como regressão logística e modelos baseados em árvore. - Avalie o desempenho do modelo usando métricas financeiras realistas, como precisão, recall e ROC-AUC. - Analise a importância dos recursos para entender quais características do mutuário geram risco de inadimplência. Este curso começa com definições financeiras e de dados essenciais antes de guiá-lo passo a passo através de análise exploratória, preparação de dados, treinamento de modelos e avaliação final.Projetado para iniciantes, aspirantes a cientistas de dados e profissionais de finanças, este programa não requer experiência prévia em aprendizado de máquina. Comece a desenvolver suas habilidades de ciência de dados financeiros hoje.