Prevedere i Default sui Prestiti con il Machine Learning

Le istituzioni finanziarie si affidano pesantemente a una valutazione accurata del rischio per prendere decisioni di prestito informate e minimizzare le perdite. Comprendere come sfruttare i dati per prevedere se un mutuatario andrà in default è una delle competenze più preziose nella finanza moderna e nella scienza dei dati. In questo corso basato su testo, imparerai come trasformare i dati finanziari grezzi in modelli predittivi affidabili. Acquisirai una solida base nei concetti di rischio di credito, nella pre-elaborazione dei dati e negli algoritmi di machine learning, permettendoti di costruire, valutare e interpretare modelli che prevedono i default sui prestiti. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia chiave del rischio di credito, i concetti fondamentali e le meccaniche della previsione dei default sui prestiti. - Pulire e pre-elaborare set di dati finanziari utilizzando moderne librerie di manipolazione dei dati in Python. - Gestire dati di credito altamente sbilanciati utilizzando tecniche standard del settore per garantire previsioni robuste. - Addestrare e ottimizzare classificatori di machine learning come la regressione logistica e i modelli basati su alberi. - Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche finanziarie realistiche come precisione, richiamo e ROC-AUC. - Analizzare l'importanza delle caratteristiche per comprendere quali caratteristiche del mutuatario guidano il rischio di default. Questo corso inizia con definizioni finanziarie e di dati essenziali prima di guidarti passo dopo passo attraverso l'analisi esplorativa, la preparazione dei dati, l'addestramento del modello e la valutazione finale. Progettato per principianti, aspiranti data scientist e professionisti della finanza, questo programma non richiede alcuna esperienza pregressa di machine learning. Inizia a costruire le tue competenze di data science finanziaria oggi stesso.