Verification: 965c1049f191800b
We're proud to design great products for life
Интенсив
Техника и методология кредитного скоринга
На интенсиве рассмотрим процесс построения кредитного скоринга в банке, научимся моделировать ожидаемые потери и разберем, как они учитываются в финансовой модели
Когда
Длительность
Формат
Стоимость
Требования
Ведется сбор заявок
Очно или дистанционно
10 ак. ч. лекций
4 ак. ч. самостоятельной работы
21 000 руб/слушатель
Скидки для групп
Базовые знания Python
и основ статистики
На интенсиве рассмотрим процесс построения кредитного скоринга в банке, научимся моделировать ожидаемые потери и разберем, как они учитываются в финансовой модели
Разберемся в целом, какие бывают риски, обсудим финансовую модель в банке
Определим требования к данным для построения моделей, отберем необходимые атрибуты, построим модель и рассмотрим различные калибровки и их способы их валидации
Основываясь на результатах кредитного скоринга, научимся моделировать ожидаемые потери (EL) и разберем, как они учитываются в финансовой модели
Подходы к построению рекомендательных систем с использованием DL моделей
О чём пойдёт речь?
На курсе мы пройдем весь пайплайн построения кредитного скоринга — от сбора и подготовки данных до калибровки модели и ее валидации
Аналитикам, DS, Team leads
5. РобоБух проводит
сверку автоматически
для понимания возможностей
и ограничений моделей кредитного скоринга
Кому подойдет курс?
которые хотят погрузиться в тему кредитных рисков и увидеть картину верхнеуровнево
Руководителям Data Science подразделений
отвечающие за работу с данными в организации (Data Office, КХД, монетизации данных и пр), желающие изучить промышленное применение ML
A²NCED
Программа
  1. Модель финансового сервиса
  2. Модель прибыли и ее декомпозиция
  3. Кредитные риски в банке и других индустриях
  4. Методы расчета ожидаемых потерь и точки приложения ML
  5. Методы оценки рисков
Подход к обучению
Лекции
Демонстрации
Тесты дня
Домашние задания
Теория не будет оторвана от практики.
Вас ждет насыщенная программа и поддержка преподавателя на протяжении всего интенсива
Онлайн вебинары с преподавателем и возможность задать все ваши вопросы
Преподаватель покажет и расскажет, как решается реальная задача на практике
Короткий тест в конце каждого дня, который поможет понять, насколько вы усвоили материал
Задачи и тесты, которые позволят повторить и закрепить пройденный на лекциях материал
Преподаватели
  • Полина Окунева
    Автор курса A/B Тестирование
    Руководитель направления аналитики и моделирования в финансах и рисках практики GlowByte Advanced Analytics
    • Специализируется на разработке методологии A/B тестирования и методах Causal Inference.
    • Руководитель Центра компетенции по А/В экспериментам.
    • Имеет обширный опыт работы над проектами в различных отраслях с фокусом на uplift-моделирование.
    • Автор профильных статей на Хабр, выступлений сообщества NоML.
A²NCED
Записаться на интенсив
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
Я представляю

Узнавайте об обновлениях и новых курсах первыми!

Подписывайтесь на наше коммьюнити NoML (Not only Machine Learning), где мы публикуем все новости, общаемся и делимся мнениями об индустрии