Prédiction des défauts de prêt avec le Machine Learning

Les institutions financières s'appuient fortement sur une évaluation précise des risques pour prendre des décisions de prêt éclairées et minimiser les pertes. Comprendre comment exploiter les données pour prédire si un emprunteur fera défaut est l'une des compétences les plus précieuses en finance moderne et en science des données. Dans ce cours textuel, vous apprendrez à transformer des données financières brutes en modèles prédictifs fiables. Vous acquerrez une base solide en concepts de risque de crédit, en prétraitement des données et en algorithmes de machine learning, vous permettant de construire, d'évaluer et d'interpréter des modèles qui prévoient les défauts de prêt. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie clé du risque de crédit, les concepts fondamentaux et les mécanismes de prédiction des défauts de prêt. - Nettoyer et prétraiter les ensembles de données financières en utilisant des bibliothèques modernes de manipulation de données en Python. - Gérer des données de crédit très déséquilibrées en utilisant des techniques standard de l'industrie pour garantir des prédictions robustes. - Entraîner et ajuster des classificateurs de machine learning tels que la régression logistique et les modèles basés sur des arbres. - Évaluer les performances du modèle en utilisant des métriques financières réalistes telles que la précision, le rappel et ROC-AUC. - Analyser l'importance des caractéristiques pour comprendre quelles caractéristiques de l'emprunteur entraînent le risque de défaut. Ce cours commence par des définitions financières et de données essentielles avant de vous guider étape par étape à travers l'analyse exploratoire, la préparation des données, l'entraînement du modèle et l'évaluation finale. Conçu pour les débutants, les aspirants scientifiques des données et les professionnels de la finance, ce programme ne nécessite aucune expérience préalable en machine learning. Commencez à développer vos compétences en science des données financières dès aujourd'hui.