Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Bir kredi kartına ya da borca başvurduysan, finans kuruluşlarının karar vermeden önce bilgilerini incelediğini bilirsin. Bunun nedeni, sana kredi vermenin işletmeleri üzerinde ciddi bir finansal etkisi olabilmesi. Peki, bu kararı nasıl veriyorlar? Bu kursta, kredi başvuru verilerini nasıl hazırlayacağını öğreneceksin. Ardından, riski azaltmak ve kârlılığı sağlamak için machine learning ve iş kurallarını uygulayacaksın. İş değerine odaklanırken, gerçek kredi başvurularını taklit eden iki veri kümesi kullanacaksın. Bana katıl ve kredi riski modellemesinin beklenen değerini öğren!
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Kredi Verilerini İnceleme ve Hazırlama
Bu ilk bölümde, kredi riski kavramını tartışacak ve nasıl hesaplandığını tanımlayacağız. Çapraz tablolar ve görseller kullanarak gerçek bir veri kümesini keşfedeceğiz. Machine learning uygulamadan önce, sorunları bulup gidererek bu veriyi işleyeceğiz.
- Kredi riskini anlama50 XP
- Kredi verisini keşfet100 XP
- Çapraz ve pivot tablolar100 XP
- Kredi verilerinde aykırı değerler50 XP
- Çapraz tablolarla aykırı değerleri bulma100 XP
- Kredi aykırı değerlerini görselleştirme100 XP
- Kredi verilerinde eksik verilerle risk50 XP
- Eksik kredi verilerini değiştirme100 XP
- Eksik verileri kaldırma100 XP
- Eksik veriye sezgisel yaklaşım50 XP
2
Temerrütler için Lojistik Regresyon
Kredi verileri tamamen hazırken, risk modellemede standart olan lojistik regresyon modelini ele alacağız. Bu modelin bileşenlerini ve performansının nasıl puanlanacağını anlayacağız. Tahminleri oluşturduktan sonra, bu modeli kullanmanın finansal etkisini inceleyebiliriz.
3
XGBoost ile Artırımlı Karar Ağaçları
Karar ağaçları, bir diğer standart kredi riski modelidir. Python'da popüler XGBoost paketini kullanarak, karar ağaçlarının ötesine geçip artırımlı karar ağaçları oluşturacağız. Gelişmiş modeller oluşturduktan sonra performanslarını stres testinden geçirecek ve dengesiz veride sütun seçimini tartışacağız.
4
Model Değerlendirme ve Uygulama
İki güçlü machine learning modeli geliştirdikten ve test ettikten sonra, bunları karşılaştırmak için temel performans metriklerini kullanacağız. Özellikle finansal modelleme için gelişmiş model seçimi tekniklerini kullanarak bir model seçeceğiz. Bu modelle bir iş stratejisi geliştirecek, portföy değerini tahmin edecek ve beklenen kaybı en aza indireceğiz.
Python ile Kredi Riski Modellemesi
Kurs
Tamamlandı
