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Sinopse
Este livro, fruto da longa experiência do autor, é um texto
obrigatório para todos aqueles que se dedicam à avaliação do risco de crédito,
uma vez que:
– Descreve minuciosamente as diferentes etapas para
desenvolver um modelo de credit scoring, desde o planejamento do
modelo até a avaliação de sua eficácia;
– Discute as principais dificuldades de sua implantação;
– Destaca a importância do monitoramento do sistema,
apresentando os principais testes estatísticos para esse fim e sugerindo
relatórios para acompanhamento do desempenho do credit scoring;
– Apresenta diferentes técnicas de machine learning para
calcular o risco de crédito e inclui os respectivos códigos em Python.
A obra pode ser adotada em cursos de análise de crédito,
especialmente aqueles que valorizem a mensuração do risco de crédito como
elemento central para a tomada de decisões.
Ficha Técnica
Especificações
| ISBN | 9788521231332 |
|---|---|
| Subtítulo | DESENVOLVIMENTO, IMPLANTAÇÃO E ACOMPANHAMENTO COM PYTHON |
| Pré venda | Não |
| Peso | 335g |
| Autor para link | SICSU ABRAHAM LAREDO |
| Livro disponível - pronta entrega | Sim |
| Dimensões | 1 x 17 x 24 |
| Idioma | Português |
| Tipo item | Livro Nacional |
| Número de páginas | 192 |
| Número da edição | 2ª EDIÇÃO - 2026 |
| Código Interno | 1210071 |
| Código de barras | 9788521231332 |
| Acabamento | BROCHURA |
| Autor | SICSU, ABRAHAM LAREDO |
| Editora | BLUCHER |
| Sob encomenda | Não |
