Credit Score - Módulo 1: Regressão Logística em python

Description

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 Score

2 - O curso é hands-on, em que o aluno consegue reproduzir tudo aprendido

3 - Todo material desenvolvido no curso ficará disponível para o aluno

4 - Curso em português

5 - Voltado para aplicação prática

O 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.

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