Chia Sẻ Khóa Học Credit Risk Modeling Trong Python [Khóa 7320 A]
Một data science case study hoàn chỉnh: preprocessing, modeling, model validation và maintenance trong Python.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Cải thiện kỹ năng Python modeling của bạn.
- ✓ Phân biệt data science portfolio của bạn với một hot topic.
- ✓ Điền vào sơ yếu lý lịch của bạn với các kỹ năng khoa học dữ liệu theo yêu cầu.
- ✓ Xây dựng một credit risk model hoàn chỉnh trong Python.
- ✓ Gây ấn tượng với người phỏng vấn bằng cách thể hiện kiến thức thực tế.
- ✓ Cách preprocess dữ liệu thực trong Python.
- ✓ Tìm hiểu lý thuyết credit risk modeling.
- ✓ Áp dụng các kỹ thuật data science hiện đại.
- ✓ Giải quyết một nhiệm vụ khoa học dữ liệu thực tế.
- ✓ Có thể đánh giá hiệu quả của mô hình của bạn.
- ✓ Thực hiện hồi quy tuyến tính và logistic trong Python.
Khóa học hoàn toàn mới!!
Chào mừng bạn đến với Credit Risk Modeling trong Python. Khóa học trực tuyến duy nhất hướng dẫn bạn cách các ngân hàng sử dụng mô hình khoa học dữ liệu bằng Python để cải thiện hiệu suất và tuân thủ các yêu cầu quy định. Đây là khóa học hoàn hảo dành cho bạn, nếu bạn quan tâm đến sự nghiệp khoa học dữ liệu. Đây là lý do tại sao:
- ✓ Người hướng dẫn là một chuyên gia đã được chứng minh (Tiến sĩ của trường Norwegian Business, người đã giảng dạy tại các trường đại học nổi tiếng thế giới như HEC, Đại học Texas và trường Norwegian Business).
- ✓ Khóa học phù hợp cho người mới bắt đầu. Chúng tôi bắt đầu với lý thuyết và tiền xử lý dữ liệu ban đầu và dần dần giải một bài tập hoàn chỉnh trước mặt bạn.
- ✓ Mọi thứ chúng tôi đề cập đều được cập nhật và phù hợp với quá trình phát triển các mô hình Python cho ngành ngân hàng ngày nay.
- ✓ Đây là khóa học trực tuyến duy nhất hiển thị bức tranh hoàn chỉnh về rủi ro tín dụng bằng Python (sử dụng các kỹ thuật hiện đại để lập mô hình cả ba khía cạnh của phương trình tổn thất dự kiến - PD, LGD và EAD) bao gồm cả việc tạo một scorecard từ đầu.
- ✓ Sau đây chúng tôi hướng dẫn bạn cách tạo ra các mô hình tuân thủ các quy định của Basel II và Basel III mà các khóa học khác ít đề cập đến.
- ✓ Chúng tôi sẽ không làm việc với dữ liệu giả mạo. Bộ dữ liệu được sử dụng trong khóa học này là một ví dụ thực tế trong thế giới thực.
- ✓ Bạn có thể phân biệt data science portfolio của mình bằng cách thể hiện các kỹ năng được yêu cầu cao trên thị trường việc làm.
- ✓ Điều quan trọng nhất – bạn có thể tận mắt chứng kiến cách giải quyết một nhiệm vụ khoa học dữ liệu trong thế giới thực.
Hầu hết các khóa học về khoa học dữ liệu bao gồm một số framework, nhưng bỏ qua phần lý thuyết và tiền xử lý. Điều này giống như học cách nếm rượu trước khi có thể mở một chai rượu.
Chúng tôi không làm điều đó. Mục tiêu của chúng tôi là giúp bạn xây dựng một nền tảng vững chắc. Chúng tôi muốn bạn nghiên cứu lý thuyết, học cách tiền xử lý dữ liệu không nhất thiết phải ở định dạng ''thân thiện nhất'', và tất nhiên, chỉ khi đó chúng tôi mới chỉ cho bạn cách xây dựng một mô hình hiện đại và cách thức để đánh giá hiệu quả của nó.
Trong suốt khóa học, chúng tôi sẽ đề cập đến một số kỹ thuật data science quan trọng:
- ✓ Weight of evidence.
- ✓ Information value.
- ✓ Fine classing.
- ✓ Coarse classing.
- ✓ Linear regression.
- ✓ Logistic regression.
- ✓ Area Under the Curve.
- ✓ Receiver Operating Characteristic Curve.
- ✓ Gini Coefficient.
- ✓ Kolmogorov-Smirnov.
- ✓ Assessing Population Stability.
- ✓ Duy trì một model.
Cùng với các bài học qua video, bạn sẽ nhận được một số tài nguyên có giá trị sẽ giúp bạn học hỏi càng nhiều càng tốt:
- ✓ Bài giảng.
- ✓ Notebook file.
- ✓ Bài tập về nhà.
- ✓ Câu hỏi trắc nghiệm.
- ✓ Slide.
- ✓ Download.
- ✓ Truy cập phần Q&A nơi bạn có thể tiếp cận và liên hệ với người hướng dẫn khóa học.
Đăng ký khóa học ngay hôm nay có thể là một bước tiến tuyệt vời hướng tới sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Hãy chắc chắn rằng bạn tận dụng tối đa cơ hội tuyệt vời này!
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu.
- ✓ 02 - Thiết lập môi trường làm việc.
- ✓ 03 - Dataset description.
- ✓ 04 - General preprocessing.
- ✓ 05 - PD Model: Data Preparation.
- ✓ 06 - PD model estimation.
- ✓ 07 - PD model validation.
- ✓ 08 - Áp dụng PD Model để ra quyết định.
- ✓ 09 - PD model monitoring.
- ✓ 10 - LGD và EAD Model: Chuẩn bị dữ liệu.
- ✓ 11 - LGD model.
- ✓ 12 - EAD model.
- ✓ 13 - Calculating expected loss.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bạn nên tham gia khóa học này nếu bạn là sinh viên khoa học dữ liệu quan tâm đến việc cải thiện kỹ năng của bạn.
- ✓ Bạn nên tham gia khóa học này nếu bạn muốn chuyên sâu trong credit risk modeling.
- ✓ Khóa học cũng lý tưởng cho người mới bắt đầu vì nó bắt đầu từ những nền tảng và dần dần xây dựng các kỹ năng của bạn.
- ✓ Khóa học này dành cho bạn nếu bạn muốn có một sự nghiệp tuyệt vời.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
