Advanced Certificate in ML Credit Scoring Models Development
-- अभी देख रहे हैंThe Advanced Certificate in ML Credit Scoring Models Development is a comprehensive course that focuses on building and implementing machine learning models for credit scoring. This certification is crucial in today's data-driven economy, where businesses are increasingly relying on accurate credit scoring models to make informed decisions.
7,007+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
कहीं से भी सीखें
साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
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पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
• Advanced Statistical Analysis: Exploring various statistical techniques and methods for understanding and interpreting data, including correlation analysis, regression analysis, and hypothesis testing.
• Machine Learning Algorithms: Diving into popular machine learning algorithms used in credit scoring models such as logistic regression, decision trees, random forests, and neural networks.
• Data Preprocessing and Feature Engineering: Learning how to preprocess and clean data, create new features, and handle missing values and outliers to improve model performance.
• Model Evaluation and Selection: Understanding how to compare and evaluate models using metrics such as accuracy, precision, recall, F1 score, and AUC-ROC, and how to select the best model for credit scoring.
• Credit Scoring Model Development: Learning how to develop credit scoring models using various techniques, including traditional scorecard models and machine learning-based models.
• Model Validation and Testing: Exploring how to validate and test credit scoring models using techniques such as cross-validation, bootstrapping, and backtesting.
• Model Implementation and Deployment: Understanding how to implement and deploy credit scoring models in a production environment, including considerations around data security and privacy.
• Ethics and Fairness in Credit Scoring: Examining the ethical considerations and potential biases in credit scoring models, and learning how to ensure fairness and avoid discrimination.
• Continuous Monitoring and Improvement: Learning how to continuously monitor and improve credit scoring models, including updating models with new data and retraining models periodically.
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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