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Este projeto tem como objetivo construir um modelo de machine learning que pode predizer, com base em dados bancários de clientes da empresa Finance Cash (empresa fictícia), se um determinado cliente pode ou não se tornar inadimplente. A necessidade deste trabalho surgiu de um Desafio de Data Science e Análise de Dados do curso de Data Science da Alura, onde também foi fornecida a base de dados com as informações bancárias de cerca de 30 mil clientes.
O trabalho pode ser entendido em 4 etapas:
- SQL - Querys para unir e exportar os dados bancários a serem usados no modelo de ML
- Python - Análise e Limpeza de dados; construção de modelo de Machine Learning para previsão de inadimplência
- API - Criação de API RESTful com o fastAPI para exportar o modelo para o PowerBI
- Dashboard - Confecção de dashboard com termômetro de inadimplência e KPIs relevantes para a análise
Etapa Extra criação de logotipo e identidade visual da empresa fictícia "Finance Cash"
Etapa SQL
Etapa Python
Etapa Dashboard
Etapa API
Criação de marca fictícia
Vale ressaltar: gosto muito de feedbacks e insights de como posso melhorar meus projetos. Vou ficar muito feliz em receber suas observações e colaborações! Fique à vontade para me contatar em caso de dúvidas ou sugestões.
No mais, divirta-se e boa leitura! 😊