Итоговый проект по курсу Machine Learning Junior от Skillbox

Значимость темы Кредитный риск — это риск потерь, который возникает из-за невыполнения контрагентом своих финансовых обязательств. В контексте банков и финансовых институтов управление кредитным риском является основополагающим для стабильности и прибыльности. Эффективное управление кредитным риском позволяет не только минимизировать потери, но и увеличивать доходность, обеспечивая таким образом устойчивое развитие банка.

Сложность темы Управление кредитным риском требует глубокого анализа больших объемов данных, предсказания вероятности дефолта и определения кредитоспособности клиентов. Это включает в себя использование сложных статистических моделей и машинного обучения для обработки и анализа данных, что делает данную область особенно трудоемкой и интригующей.

Подведение итогов и демонстрация знаний В ходе выполнения проекта я намерен использовать навыки, приобретенные в ходе курса, включая обработку и анализ данных, построение предиктивных моделей и их валидацию. Это станет отличной возможностью подвести итоги моего обучения и продемонстрировать глубокое понимание техник машинного обучения.

Используемые фреймворки и библиотеки В ходе выполнения проекта я буду использовать следующие технологии и библиотеки:

Python: Основной язык программирования, который является стандартом в индустрии данных из-за своей гибкости и мощных библиотек. Pandas: Библиотека для обработки и анализа данных, которая предоставляет удобные структуры данных и операции для манипулирования числовыми таблицами и временными рядами. Scikit-learn: Одна из основных библиотек для машинного обучения в Python, предоставляющая инструменты для моделирования и оценки алгоритмов. XGBoost: Библиотека для построения усовершенствованных ансамблевых моделей, которая известна своей производительностью и эффективностью. Apache Spark: Мощный инструмент для обработки больших данных, который позволяет быстро анализировать и обрабатывать большие объемы информации, что критически важно для работы с кредитными рисками.

Репозиторий проекта, выполненный в рамках курса ML Engineer Skillbox находится здесь