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Certainly! Here's a comprehensive review and recommendation for the Coursera course on Credit Scoring based on the provided details: --- **Course Review and Recommendation: Credit Scoring Techniques Using Python** If you're interested in understanding how financial institutions evaluate credit risk, this course offers an excellent opportunity to learn the fundamentals of credit scoring in a practical, hands-on manner. The course presents a detailed and accessible introduction to the construction of credit score models, which are crucial in the lending industry worldwide. **Course Highlights:** - **Step-by-Step Learning:** The course guides students through the entire process of building a credit score model using Regressão Logística (Logistic Regression), a widely used technique in credit scoring. You'll learn how to understand and prepare data, select variables, and fine-tune your models. - **Hands-On Approach:** This course is highly practical, allowing students to reproduce everything they learn directly in Python. All course materials, including notebooks, are available for download, enabling you to practice and reinforce your knowledge independently. - **Language and Accessibility:** Delivered in Portuguese, the course makes advanced credit scoring techniques accessible to native speakers, boosting comprehension and engagement. - **Real-World Application:** The course focuses on practical skills that can be directly applied in banking, finance, or any credit-related decision-making scenario. You'll understand the full pipeline—from data collection to model deployment. - **Comprehensive Content:** Covering various data sources, from personal information to behavioral credit data and regional socioeconomic indicators, the course gives a thorough overview of how credit risk is assessed using mathematical formulas and statistical tools. **Who Should Enroll:** This course is ideally suited for individuals interested in financial technology, data science, or banking operations, especially those who want to understand how credit scoring models are developed and applied. No prior deep knowledge of credit scoring is necessary, making it suitable for beginners with some background in Python or data analysis. **Why You Should Take This Course:** - Gain practical skills in building credit scoring models with Python. - Learn about the critical data inputs and how they influence credit risk assessment. - Understand the entire modeling process, from data collection to model tuning. - Enhance your employability in finance or data science roles with specialized knowledge. - Access comprehensive resources to continue learning and experimenting. **Final Recommendation:** If you're looking for a practical, well-structured course that demystifies the complex process of credit scoring, this is an excellent choice. Its focus on real-world applications, combined with detailed notebooks and accessible language, makes it an invaluable resource for aspiring data scientists, banking professionals, or anyone interested in financial risk analysis. --- Feel free to ask if you'd like a shorter summary or further insights!
Seja bem vindo! O credit score é um método consagrado pelo mercado para avaliar o risco de inadimplência em todo tipo de financiamento. É esta metodologia que orienta as decisões dos maiores bancos, financeiras e operadoras de cartão de crédito em todo o mundo.Motivos para adquirir o curso: 1 - Conhecer o passo-a-passo de construção de um modelo de Credit Score2 - O curso é hands-on, em que o aluno consegue reproduzir tudo aprendido3 - Todo material desenvolvido no curso ficará disponível para o aluno4 - Curso em português5 - Voltado para aplicação práticaO curso é voltado para pessoas interessadas em conhecer como os Bancos criam os modelos para discriminar o perfil de pagamento de seus clientes. Iremos aprender o passo-a-passo da técnica mais utilizada para construção de um modelo de Credit Score (Regressão Logística) utilizando Python! Você irá aprender todo pipeline de construção de um modelo, desde o entendimento e preparação do dado, a seleção de variáveis e o ajuste de um modelo de regressão logística.De uma forma didática e com muitos detalhes, o aluno terá acesso aos notebooks em python de todos os programas desenvolvidos!Basicamente, a metodologia de credit scoring consiste em reunir informações sobre o tomador de crédito e usá-las para calcular quais são as chances dele conseguir pagar o financiamento no futuro.O cálculo do risco de crédito envolve uma série de dados a respeito do consumidor, entre elas idade, sexo, profissão, estado civil, número de dependentes, endereço, renda, etc.Além disso, entram também informações públicas, como o índice de inadimplência por região, dados do Censo, pesquisas referentes ao mercado de trabalho, etc.E o mais importante:Dados relativos ao comportamento de crédito daquele consumidor.Isso inclui valores de débitos em aberto, existência de ação judicial, quantidade de consultas realizadas, débitos inadimplidos por empresas credoras, etc.O sistema de credit score usa fórmulas matemáticas e ferramentas estatísticas para processar toda essa informação, atribuindo uma pontuação (nota) para a pessoa que está pedindo um empréstimo ou abrindo um crediário no comércio.Quanto maior a nota, menor é o risco que esta pessoa representa para o caixa do seu negócio.