Makine Öğrenmesi ile Kredi Temerrütlerini Öğrenelim

Finans kurumları, kredi verme konusunda bilgili kararlar almak ve kayıpları en aza indirmek için kesin risk değerlendirmesine büyük ölçüde güvenirler. Bir borçlunun temerrüt edip etmeyeceğini tahmin etmek için verileri nasıl kullanacağını anlamak, çağdaş finans ve veri biliminde en değerli becerilerden biridir. Bu metin tabanlı kursta, ham finansal verileri güvenilir tahmini modeller haline dönüştürmenin yollarını öğreneceksiniz. Kredi riski kavramları, veri öncesi işleme ve makine öğrenimi algoritmaları konusunda sağlam bir temel kazanarak, kredi temerrütlerini tahmin eden modeller oluşturma, değerlendirme ve yorumlama olanağı elde edeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Kredi risk terminolojisi, temel kavramlar ve kredi temerrüt tahmini mekanizmalarını anlamak. - Python'da modern veri manipülasyon kütüphanelerini kullanarak finansal veri kümelerini temizleyin ve önceden işleyin. - Güçlü tahminler sağlamak için endüstri standart teknikleri kullanarak yüksek oranda dengesiz kredi verilerini yönetmek. - Lojistik gerileme ve ağaç tabanlı modeller gibi makine öğrenimi sınıflandırıcılarını eğitin ve ayarlayın. - Model performansını, hassasiyet, hatırlama ve ROC-AUC gibi gerçekçi finansal metriklerle değerlendirin. - Borçlu özelliklerinin temerrüt riskini nasıl etkilediğini anlamak için özelliğin önemini analiz edin. Bu kurs, temel finans ve veri tanımlarıyla başlar ve ardından keşif analizi, veri hazırlama, model eğitimi ve son değerlendirme yoluyla adım adım yönlendirir. Başlangıçcılar, umut vadeden veri bilimcileri ve finans uzmanları için tasarlanan bu program, önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmez. Finansal veri bilimi becerilerinizi bugün inşa etmeye başlayın.