La tarea más importante para cualquier prestamista es predecir la probabilidad de incumplimiento de un prestatario. Una predicción precisa puede ayudar a equilibrar el riesgo y el rendimiento para el prestamista; cobrar tasas más altas por riesgos más altos o incluso negar el préstamo cuando sea necesario.
Esto ayuda a los prestatarios genuinos también, ya que pueden obtener préstamos según sus perfiles de riesgo; además, las tasas de incumplimiento más bajas ayudan a mantener las tasas más bajas.
Así que, se pueden aplicar las habilidades de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de incumplimiento de los préstamos. En este punto la programación en Python es un gran aliado.
Predicción de incumplimiento crediticio mediante regresión logística
Aprenda los conceptos y la aplicación de las herramientas de modelado predictivo y visualice los datos usándolos
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¿Para quién es este curso?
- Quien tenga interés en los datos y necesite aprender a usar estos datos para el análisis predictivo para predecir resultados futuros puede asistir a este curso.
- Analista de datos, estadístico o un profesional de TI que busque un cambio en su carrera en el campo del análisis de datos y el modelado predictivo. Un científico investigador presupuesto en Análisis de Datos, especialistas en TI, profesores y docentes pueden optar por este Curso de Análisis Predictivo.
Requisitos
- Debe ser autónomo y estar siempre motivado para aprender. La participación en esta capacitación sobre análisis predictivo requiere cumplir constantemente los plazos
- Las personas deben estar familiarizadas con lenguajes de programación como Python y R, así como la experiencia de codificación en estos lenguajes será muy útil en el curso.
- Debe tener un gran conocimiento de la estadística descriptiva e inferencial.
- Debe tener una sólida comprensión de los conceptos básicos de programación como variables, condiciones, bucles, funciones y algunas estructuras de datos básicas como matrices, objetos, listas, etc.
Lo que aprenderás
- Aprenda fórmulas matemáticas y físicas que se utilizan para definir muchos eventos científicos como la regresión lineal
- Obtenga más información sobre minería de datos, análisis de texto y modelado predictivo, obtenga más información sobre términos como evaluación de riesgos y detección de fraude
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