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Machine Learning et Scoring de Crédit

Ref. 118002
CategoryMaths and statisticsCategoryComputer science and programming
Formation idéale pour démarrer sa carrière dans le monde des modèles et du risque de crédit et monter en compétence sur ce domaine d'importance croissante dans tous les métiers de la banque.
  • Duration: 4 weeks
  • Effort: 20 hours
  • Pace: Self paced
  • Languages: French

What you will learn

At the end of this course, you will be able to:

  • Reconnaitre des techniques de Machine Learning appliquées aux risques
  • Appliquer de la Data Science à l’analyse de risque pour les métiers de la banque
  • Mobiliser des techniques de détection d’anomalies (supervisées et non-supervisées)
  • Utiliser ces techniques pour la gestion des risques bancaires

Description

Ce Mooc "Machine Learning et Credit Scoring" s’adresse à toutes celles et  ceux qui souhaitent se perfectionner en science des données et découvrir leurs applications dans le domaine bancaire.

Format

En quatre semaines de travail, vous allez acquérir des connaissances théoriques en probabilités, statistiques inférentielles et data management que vous mettrez en application dans des exercices conçus pour vous entraîner sur des modèles de prédiction et d'optimisation du risque.

Des quiz à la fin de chaque vidéo et à la fin de chaque semaine de travail vous permettront d’évaluer progressivement vos acquis et connaissances.

Prerequisites

Ce Mooc s'adresse à des professionnel de la finance et étudiant en finance ayant de bonnes bases en mathématiques et statistiques.

Assessment and certification

Dans ce MOOC, vous trouverez deux types de quiz :
- Les mini-quiz présentés à la fin de chaque vidéo de cours qui portent sur les notions thématiques de cours présentées.
- Les quiz hebdomadaires de fin de chapitre qui portent sur toutes les notions abordées dans le chapitre.
Tous les quiz (19 intermédiaires et 4 hebdomadaires) sont pris en compte dans l'obtention de l'attestation de suivi avec succès à hauteur de 50/50.

Important :
vous ne disposez que d'une seule et unique tentative pour répondre à chaque question !
Soyez donc attentif lorsque vous soumettez vos réponses.

A la fin du MOOC, vous obtiendrez une attestation de suivi avec succès, si votre note est supérieure ou égale à 60%.
Important :
L'attestation de réussite sera délivrée en deux occasions :
- Début septembre pour les participants ayant suivi le Mooc entre juin et aout 2022.
- Fin décembre pour les participants ayant suivi le Mooc entre septembre et décembre 2022.

Course plan

    • 1.1 : Introduction au scoring credit
    • 1.2 : Quantification du risque par des probabilités
    • 1.3 : Scores simples
    • 1.4 : Bases de la construction des scores
    • 1.5 : Distributions conditionnelles des scores
    • 1.6 : Choix du seuil de prédiction
    • 1.7 : Performance des scores
    • 2.1 : Étapes de la préparation des données
    • 2.2 : Analyse descriptive des données. Présentation de la base German Credit Data
    • 2.3 : Imputation : traitement des données manquantes ou aberrantes
    • 2.4 : Préparation des bases de modélisation
    • 3.1 : Introduction à l'apprentissage supervisé
    • 3.2 : La méthode de Descente de Gradient
    • 3.3 : Régression Logistique
    • 3.4 : Analyse Discriminante
    • 4.1 : Étapes du projet de développement d'un modèle de score
    • 4.2 : Classes de risque (scorebands)
    • 4.3 : Calibrage des probabilités de défaut
    • 4.4 : Gestion du risque de modèle

Course team

Vivien BRUNEL

Categories

Professeur de finance et mathématiques appliquées

Samuel STÉPHAN

Categories

Research Scientist

Organizations

License

License for the course content

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives

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  • NoDerivatives — If you remix, transform, or build upon the material, you may not distribute the modified material.

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