Dự đoán nợ xấu bằng học máy

Các tổ chức tài chính phụ thuộc rất nhiều vào việc đánh giá rủi ro chính xác để đưa ra các quyết định cho vay có thông tin và giảm thiểu tổn thất. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách biến dữ liệu tài chính thô thành các mô hình dự đoán đáng tin cậy. Bạn sẽ có một nền tảng vững chắc trong các khái niệm rủi ro tín dụng, xử lý trước dữ kiện, và các thuật toán học máy, cho phép bạn xây dựng, đánh giá, và giải thích các mô mẫu dự đoá sự thất hứa cho vay. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ rủi ro tín dụng chính, các khái niệm cơ bản, và cơ chế dự đoán thất bại cho vay. - Sạch và xử lý trước các tập dữ liệu tài chính bằng thư viện xử lí dữ kiện hiện đại trong Python. - Xử lý dữ liệu tín dụng không cân bằng cao sử dụng kỹ thuật tiêu chuẩn công nghiệp để đảm bảo dự đoán mạnh mẽ. - Luyện tập và điều chỉnh các phân loại học máy như hồi quy logistic và mô hình dựa trên cây. - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số tài chính thực tế như chính xác, nhớ lại và ROC-AUC. - Phân tích tầm quan trọng của tính năng để hiểu các đặc điểm của người vay nào dẫn đến rủi ro phá sản. Chương trình này bắt đầu với các định nghĩa cơ bản về tài chính và dữ liệu trước khi hướng dẫn bạn từng bước qua phân tích thăm dò, chuẩn bị dữ kiện, huấn luyện mô hình, và đánh giá cuối cùng. Bắt đầu xây dựng kỹ năng khoa học dữ liệu tài chính của bạn hôm nay.