Курс на Stepik
Обложка курса «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы» на Stepik
7 900 ₽

Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс о том, как строить PD-модели в кредитном риске: от определения дефолта и baseline до scorecard, boosting, calibration, cut-off, decision engine и monitoring. Для DS/ML-инженеров, риск-аналитиков и кандидатов на Risk DS позиции.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Учеников на курсе 3
Сертификаты, выданные на курсе «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Количество уроков 57
Тесты в курсе «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Количество квизов 111
Время прохождения курса «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Стоимость курса 7 900 ₽ —
Обновления курса «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы»Последнее обновление — ———
Сложность hard — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы» 10 разделов Уроки в курсе «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы» 57 уроков Тесты в курсе «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы» 111 тестов Время прохождения курса «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы» 0 ч. Последнее обновление курса «Кредитный скоринг и PD-модели: от заявки до production-системы» обн. 20 августа 2026

Кредитное решение и место PD

5 уроков
1. Почему credit scoring начинается не с модели ↗
2. PD, score, risk grade и credit decision ↗
3. Кто заказчик PD-модели и какое решение она меняет ↗
4. Цена ошибок: одобрить плохого и отказать хорошему ↗
5. Когда ML не нужен и где ломаются скоринговые проекты ↗

Постановка application scoring и PD

5 уроков
1. Application scoring как задача на момент заявки ↗
2. Бинарная классификация дефолта ↗
3. PD как вероятность на горизонте ↗
4. Ranking заявок по риску ↗
5. Где заканчивается PD и начинаются соседние системы ↗

Default definition и временная схема

6 уроков
1. Объект, заявка, клиент и договор ↗
2. Observation point, feature snapshot и application date ↗
3. Performance window, maturity window и delayed labels ↗
4. Good, bad и indeterminate classes ↗
5. Leakage в кредитном скоринге ↗
6. Target design review ↗

Train population, reject inference и выборка

5 уроков
1. Train population наследует старую кредитную политику ↗
2. Reject inference: что можно и чего нельзя обещать ↗
3. Временное разделение и backtesting ↗
4. Сегменты, продукты и неоднородность портфеля ↗
5. Dataset audit перед моделированием ↗

Данные и feature engineering

6 уроков
1. Минимальный набор данных для application scoring ↗
2. Application data и affordability признаки ↗
3. Credit bureau features ↗
4. Internal behavioral data для действующих клиентов ↗
5. Device, antifraud и макроэкономические признаки ↗
6. Feature engineering без leakage ↗

Baseline и scorecard

5 уроков
1. Business baseline: policy rules и bureau cut-off ↗
2. Logistic regression как PD baseline ↗
3. Binning, WoE и IV ↗
4. Scorecard points, base score и PDO ↗
5. Reason codes и объяснимость scorecard ↗

Tabular ML и calibration

6 уроков
1. Decision Tree и Random Forest как учебные baseline ↗
2. CatBoost, LightGBM и XGBoost для credit scoring ↗
3. Компромисс scorecard vs boosting ↗
4. Calibration: raw PD, calibrated PD и observed default rate ↗
5. Проверка calibration ↗
6. Advanced-подходы: когда они действительно нужны ↗

Метрики, score scaling и risk grades

5 уроков
1. Discrimination: ROC-AUC, Gini и KS ↗
2. PR-AUC, deciles, lift и rank ordering ↗
3. Stability: PSI, CSI и score distribution drift ↗
4. Score scaling: PD, odds и score ↗
5. Risk grades и migration matrix ↗

Cut-off, decision engine и production

6 уроков
1. Cut-off не равен threshold 0.5 ↗
2. Profit-aware decisioning ↗
3. Approve, reject и manual review zones ↗
4. Decision engine architecture ↗
5. Production constraints и fallback ↗
6. Champion-challenger и rollout ↗

Monitoring, validation и финальный production-case

8 уроков
1. Data и score monitoring ↗
2. Performance monitoring с delayed labels ↗
3. Business monitoring, concept drift и policy drift ↗
4. Validation и model risk governance ↗
5. Финальный кейс: постановка и target ↗
6. Финальный кейс: train population, baseline и модели ↗
7. Финальный кейс: score, cut-off, decision engine и monitoring ↗
8. Защита решения перед risk committee ↗