Перейти к основному контенту

Курс

Credit Risk Modeling in R

Средний4 ч

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

R4 ч{count, plural, one {# видео} few {# видео} many {# видео} other {# видео}}{count, plural, one {# упражнение} few {# упражнения} many {# упражнений} other {# упражнения}}4,000 XP48,430Заявление об успешном завершении

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

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.

Предварительные требования

Программа

Структура курса

1

Introduction and data preprocessing

R

Credit Risk Modeling in R

Курс
завершён

Получить справку об окончании курса

Записаться

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.

Credit Risk Modeling in R | DataCamp