🗺 Bem-Vindo ao meu Portfólio de Projetos (em construção)
Aqui você encontrará uma demonstração das minhas habilidades desenvolvidas aplicados á problemas reais.
📚 Sumário
1. Machine Learning
1.1. Easy Cash - Credit Risk Classification
Descrição: Projeto de Classificação com Machine Learning aplicado em Análise de Risco de Crédito de um banco, afim de, identificar possíveis inadimplentes.
Área: Mercado Financeiro
A Easy Cash é um banco digital que atua desde 2015 no Brasil oferecendo produtos financeiros como: cartões de crédito, seguros e emprestímos. Uma das área que causa mais problemas para bancos, fintechs é a taxa de inadimplência por parte da sua carteira de clientes. No último resultado trimestral divulgado pela empresa, a diretoria financeira, comunicou que o número de inadimplentes após a liberação de crédito aumentou significativamente, tendo o EL (Expected Loss) com um aumento de 15% representando um EC (Economic Capital) de R$ 6.2 milhões para cobrir essas perdas inesperadas.
Portanto, foi solicitado ao time de Data Science, que realizasse um estudo das informações financeiras e das solicitações de empréstimo para encontrar padrões que possam indicar uma possível inadimplência e determinar quais ações possam ser implementadas, afim de, reduzir estas perdas financeiras por conta de pessoas mutuárias que não quitam suas dívidas.
Habilidades/ Ferramentas: Python Pandas Matplotlib Seaborn Sklearn
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