Vou construir um modelo de previsão de risco de crédito usando python

Precisa de ajuda para avaliar o risco de inadimplência de empréstimos?

Eu crio modelos de risco de crédito em Python para identificar empréstimos de alto risco, entender os principais fatores de risco e apoiar decisões de empréstimo baseadas em dados.

O que eu ofereço: Limpeza e pré-processamento de dados; análise de risco de inadimplência; modelagem com Regressão Logística e XGBoost; avaliação de modelos usando AUC-ROC, precisão, recall e matriz de confusão; análise de fatores de risco; segmentação de risco; recomendações acionáveis; código Python limpo e reproduzível.

Por que trabalhar comigo?

Em um projeto recente, analisei mais de 2,25 milhões de empréstimos e descobri que uma política de verificação seletiva poderia melhorar o valor líquido estimado em 29,4 milhões de dólares em uma amostra de 300 mil empréstimos, usando modelagem preditiva, análise de sobrevivência e inferência causal.

Com formação em estatística, foco em validação rigorosa, suposições adequadas e relato honesto, incluindo limitações do modelo, não apenas números que parecem bons.

Você receberá: análise, código, resultados do modelo, visualizações e um resumo claro.

Eu trabalho com conjuntos de dados de empréstimos, crédito e risco de inadimplência. Envie uma mensagem antes de fazer seu pedido com seu conjunto de dados e objetivo de negócio para que eu possa recomendar a abordagem certa.