Sari la conținutul principal

Curs

Credit Risk Modeling in R

Intermediar4 h

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

R4 h{count, plural, one {# video} few {# videoclipuri} other {# de videoclipuri}}{count, plural, one {# exercițiu} few {# exerciții} other {# de exerciții}}4,000 XP48,431Declarație de finalizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu Google
sau
Continuând, accepți Termeni de utilizare, al nostru Politica de confidențialitate și că datele tale sunt stocate în SUA.

Iubit de cursanți din mii de companii

Instruiești o echipă?

Încearcă pentru business

Descrierea cursului

This hands-on-course with real-life credit data will teach you how to model credit risk by using logistic regression and decision trees in R. Modeling credit risk for both personal and company loans is of major importance for banks. The probability that a debtor will default is a key component in getting to a measure for credit risk. While other models will be introduced in this course as well, you will learn about two model types that are often used in the credit scoring context; logistic regression and decision trees. You will learn how to use them in this particular context, and how these models are evaluated by banks.

Cerințe prealabile

Curriculum

Structura cursului

1

Introduction and data preprocessing

R

Credit Risk Modeling in R

Curs
finalizat

Obține Declarația de Realizare

Înscrie-te acum

Dezvoltă-ți competențele în date cu DataCamp pentru mobil

Progresează oricând cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.