co nabízíme

Služby pro skórovací modely

Platforma Reatarget sdružuje kurzy zaměřené na praktické nasazení strojového učení v úvěrovém hodnocení. Každý program je postaven na reálných datech a konkrétních postupech, které se používají v produkčním prostředí.

6 specializovaných kurzů
77 hodnocení od účastníků
4,2 průměrné hodnocení
12+ praktických projektů
Vizualizace skórovacího modelu strojového učení v analytickém prostředí

Příprava a čištění dat

Zpracování surových dat z úvěrových registrů, detekce odlehlých hodnot a imputace chybějících záznamů. Kurz pracuje s reálnými datovými sadami ve formátu CSV a Parquet.

Logistická regrese a WOE

Stavba tradičních skórovacích karet pomocí Weight of Evidence transformace a Information Value. Výstupem je interpretovatelný model vhodný pro regulatorní prostředí.

Gradientní boosting pro scoring

Praktické nasazení XGBoost a LightGBM na problematiku predikce defaultu. Zahrnuje ladění hyperparametrů, SHAP hodnoty a interpretaci výsledků pro business tým.

Validace a monitoring modelů

Gini koeficient, KS statistika, PSI index - jak sledovat degradaci modelu v čase a kdy přistoupit k přetrénování. Součástí jsou šablony pro pravidelné reporty.

Produkční nasazení v Pythonu

Od Jupyter notebooku k REST API. Kurz pokrývá serializaci modelů pomocí joblib, obalení Flask nebo FastAPI endpointem a základy CI/CD pipeline pro datové projekty.

Konzultace a přizpůsobení

Pro týmy, které potřebují obsah přizpůsobený konkrétnímu datovému prostředí nebo regulatorním požadavkům. Rozsah a formát se domlouvají individuálně.

Srovnání programů podle obsahu

Každý program cílí na jinou fázi práce se skórovacím modelem. Tabulka ukazuje, co konkrétně pokrývá - bez obecných slibů, jen konkrétní témata a nástroje.

Téma Základy Pokročilý Produkce
Příprava dat a EDA
WOE / logistická regrese
XGBoost / LightGBM
SHAP interpretace
Validace (Gini, KS, PSI)
REST API a nasazení
Monitoring v produkci