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Projeto de ciência de dados que visa construir um modelo preditivo para identificar o risco de inadimplência em proponentes de cartão de crédito, com o objetivo de ajudar o mutuário a tomar suas próprias decisões de crédito.

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Por: Roberto Hatiro Nishiyama


Repositório referente ao primeiro projeto do curso Profissão: Cientista de Dados, realizado pela EBAC.


Dicionário de dados

Variable Name Description Tipo
sexo M = 'Masculino'; F = 'Feminino' M/F
posse_de_veiculo Y = 'possui'; N = 'não possui' Y/N
posse_de_imovel Y = 'possui'; N = 'não possui' Y/N
qtd_filhos Quantidade de filhos inteiro
tipo_renda Tipo de renda (ex: assaliariado, autônomo etc) texto
educacao Nível de educação (ex: secundário, superior etc) texto
estado_civil Estado civil (ex: solteiro, casado etc) texto
tipo_residencia tipo de residência (ex: casa/apartamento, com os pais etc) texto
idade idade em anos inteiro
tempo de emprego tempo de emprego em anos inteiro
possui_celular Indica se possui celular (1 = sim, 0 = não) binária
possui_fone_comercial Indica se possui telefone comercial (1 = sim, 0 = não) binária
possui_fone Indica se possui telefone (1 = sim, 0 = não) binária
possui_email Indica se possui e-mail (1 = sim, 0 = não) binária
qt_pessoas_residencia quantidade de pessoas na residência inteiro
mau indicadora de mau pagador (True = mau, False = bom) binária

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Projeto de ciência de dados que visa construir um modelo preditivo para identificar o risco de inadimplência em proponentes de cartão de crédito, com o objetivo de ajudar o mutuário a tomar suas próprias decisões de crédito.

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