Masterclass strojového učení pro scoringové modely

vzdělávací programy reatarget

Strojové učení pro scoringové modely

Praktické kurzy zaměřené na reálné použití ML algoritmů při hodnocení rizik a kreditního scoringu. Výuka staví na konkrétních datových sadách a ověřených metodách, ne na abstraktních příkladech.

5 Kurzů
4,7 Hodnocení
310 Hodnocení
zobrazit služby

Dostupné programy

Každý kurz pokrývá konkrétní část procesu - od přípravy dat přes trénink modelu až po nasazení do produkčního prostředí.

Strojové učení začátečník

Základy strojového učení pro scoringové modely

Pochopte, jak fungují scoringové modely v praxi a jak je stavět pomocí nástrojů strojového učení. Kurz pro analytiky bez předchozí zkušenosti s ML.

12 minut 6 týdnů
Kreditní riziko pokročilý

Kreditní scoring pomocí ML: pokročilé techniky a regulatorní požadavky

Kurz pro datové analytiky a risk manažery, kteří chtějí stavět robustní scoringové modely splňující požadavky Basel III a IFRS 9.

15 minut 10 týdnů
Detekce podvodů středně pokročilý

Detekce podvodů pomocí scoringových modelů v ML

Praktický kurz zaměřený na stavbu modelů pro detekci podvodných transakcí. Pracujeme s nevyváženými datasety a reálnými scénáři z platebního průmyslu.

13 minut 8 týdnů
Workshop středně pokročilý

Workshop: stavba scoringového modelu v Pythonu za jeden den

Intenzivní jednodenní workshop, kde postavíte funkční scoringový model od nuly. Vhodné pro analytiky, kteří chtějí rychle získat praktické zkušenosti.

8 minut 1 den
Řízení rizik manažer

Strojové učení pro risk manažery: co potřebujete vědět bez psaní kódu

Kurz pro risk manažery a vedoucí analytických týmů, kteří chtějí rozumět ML modelům, hodnotit jejich kvalitu a komunikovat s datovými vědci.

11 minut 5 týdnů

Kdo kurzy vede

Lektoři Reatargetu mají přímou praxi z finančních institucí a datových týmů. Každý kurz vychází z konkrétních projektů - ne z učebnic. Výuka zahrnuje reálné problémy, se kterými se setkáte při práci s produkčními scoringovými systémy.

Platforma vznikla v roce 2024 s cílem zpřístupnit specializované znalosti z oblasti ML scoringu širšímu okruhu datových analytiků a vývojářů v Česku.

Lektor kurzu strojového učení
Radovan Šebek ML Engineer Kreditní scoring, gradient boosting, nasazení modelů
Lektorka kurzu datové analýzy
Věra Nováčková Data Scientist Feature engineering, interpretabilita modelů, regulatorní požadavky
1
Výběr kurzu Zvolte program odpovídající vaší úrovni - od základů datové přípravy po pokročilé ensemble metody.
2
Přístup k materiálům Po registraci získáte přístup k videím, notebookům a datovým sadám. Tempo studia si určujete sami.
3
Praktické projekty Každý modul obsahuje cvičení na reálných datech. Výsledky si uchováte jako součást svého portfolia.
4
Zpětná vazba Lektoři komentují odevzdané projekty a odpovídají na dotazy v diskuzním fóru kurzu.
Výuka strojového učení a scoringových modelů

Jak probíhá výuka

Kurzy jsou strukturovány tak, aby každý modul stavěl na předchozím. Nezačínáme teorií - první lekce vás okamžitě zapojí do práce s daty a základním modelem. Teorie přichází v okamžiku, kdy ji potřebujete k pochopení konkrétního problému.

Výsledkem není certifikát, ale funkční kód a pochopení toho, proč model funguje nebo nefunguje. To je v praxi důležitější než formální potvrzení.

Jupyter notebooky ke stažení Každá lekce má připravený notebook s komentovaným kódem v Pythonu.
Reálné datové sady Pracujete s anonymizovanými daty z kreditních a pojistných portfolií.
Regulatorní kontext Kurzy zohledňují požadavky Basel III a EBA na interpretabilitu modelů.