Projeto Âncora • Credit Score • Machine Learning

PodBank Credit Score

Projeto aplicado de score de crédito com foco em preparação de dados, modelagem supervisionada, leitura de negócio e organização técnica de um case alinhado a contexto de fintech.

Visão Geral do Projeto

Este projeto foi estruturado para simular um cenário de análise de crédito em contexto de fintech, com foco na construção de um modelo de score a partir de dados de clientes e variáveis comportamentais, cadastrais e financeiras.

A proposta foi organizar um fluxo analítico que cobrisse desde a leitura e preparação dos dados até etapas de modelagem e interpretação, buscando demonstrar rigor técnico, clareza de comunicação e alinhamento com problemas reais de negócio.

Ficha Técnica

Domínio: Crédito / Fintech

Tipo: Projeto de Portfólio

Abordagem: Modelagem Supervisionada

Foco: Score de Crédito

Python Pandas Scikit-learn Feature Engineering Classification Credit Score

Problema de Negócio

Instituições financeiras precisam tomar decisões de concessão de crédito equilibrando crescimento de carteira e controle de inadimplência. Isso exige modelos capazes de diferenciar perfis de risco com coerência analítica e boa interpretação.

Objetivo do Projeto

Construir um estudo de score de crédito demonstrando etapas de preparação de dados, seleção de atributos, modelagem supervisionada e leitura orientada a tomada de decisão em contexto financeiro.

Abordagem Aplicada

  • Entendimento inicial das variáveis disponíveis e seu papel no problema de crédito.
  • Tratamento de dados, limpeza, consistência e preparação para modelagem.
  • Organização de features com foco em capacidade explicativa e utilidade analítica.
  • Aplicação de técnicas supervisionadas para classificação de risco.
  • Avaliação do comportamento do modelo com leitura das métricas mais relevantes.
  • Construção de narrativa técnica voltada a portfólio e comunicação executiva.

Destaques do Projeto

Score

Construção de lógica de classificação aplicada a contexto de crédito.

Features

Organização de atributos com foco em poder preditivo e leitura de negócio.

Fintech

Estruturação do case com linguagem e lógica aderentes ao domínio financeiro.

Por que este projeto é relevante no portfólio

  • Representa um tema central do mercado de dados aplicado ao setor financeiro.
  • Demonstra domínio de um fluxo clássico e valorizado de machine learning tabular.
  • Reforça capacidade de conectar técnica, negócio e comunicação.
  • Mostra maturidade na organização de um case com começo, meio e fim.
  • Ajuda a posicionar o portfólio em um domínio de alto valor no mercado.
  • Serve como projeto âncora para recrutadores que buscam aderência prática.

Próximos Passos

  • Comparar diferentes algoritmos supervisionados para score de crédito.
  • Ampliar a análise de interpretabilidade com foco em explicação do modelo.
  • Explorar estratégias de balanceamento e calibração para cenários mais realistas.
  • Evoluir o case para uma versão ainda mais próxima de pipeline produtivo.

Explorar o projeto completo

Esta página resume o case em nível executivo. Para ver a construção detalhada do estudo, a documentação analítica e o desenvolvimento técnico completo, abra o notebook HTML.