Modelo logístico regularizado para scoring de pymes en banca cooperativa
Visión general
De qué trata este proyecto.
Construye modelos Ridge, Lasso y Elastic Net para predecir impago de pymes y entrega el recomendado. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La banca cooperativa gestiona cerca de 18.000 préstamos vivos a pymes con un saldo medio de 95.000 euros; un cambio significativo en la tasa de impago observada se detecta en 6-8 meses, así que el modelo debe estar bien calibrado de salida.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un modelo logístico regularizado calibrado e interpretable que supere al árbol heredado en clasificación y calibración.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar regresión regularizada con tres familias de penalización
- Seleccionar hiperparámetros con validación cruzada estratificada
- Evaluar calibración además de discriminación
- Comunicar interpretabilidad de coeficientes a auditoría
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Alineación con asignaturas próximamente.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Regularized Regression
Apply regularized regression to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Calibration
Apply model calibration to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Cross Validation
Apply cross validation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Scikit Learn
Apply scikit learn to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Feature Analysis
Apply feature analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Científico/a de Datos
Construir modelos regularizados, justificar su elección y comunicarlos a auditoría es trabajo central de una persona data scientist en banca cooperativa.
Este proyecto afina
- regularized-regression
- model-calibration
- cross-validation
Ingeniero/a de Aprendizaje Automático
Producir modelos calibrados y estables, defendibles ante auditoría, refleja el rigor que MLEs entregan en sectores regulados.
Este proyecto afina
- scikit-learn
- model-calibration
- feature-analysis
Científico/a Aplicado/a de IA
Analizar estabilidad de coeficientes y traducirlo a interpretabilidad de negocio es habilidad típica de una persona investigadora aplicada en consultoría financiera.
Este proyecto afina
- feature-analysis
- regularized-regression
- model-calibration