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はじめに

このブログの中心は「金融データサイエンス基礎」連載です。本のように Part 0 から順番に読むと、いちばん流れがつながります。

読む順番

1. 0 金融データサイエンスが一般的なMLと違う7つのこと 公開済み
2. 1 カードビジネスと信用リスク：与信モデルの出発点 公開済み
3. 2 統計が先です：信用データの読み方 公開済み
4. 3 ディープラーニングが効かないデータ：スコアリングのための機械学習 公開済み
5. 4 信用モデルを作る：スコアカードと決定木 公開済み
6. 5 順位付けだけでは足りません：信用モデル評価の三つの軸 公開済み
7. 6 因果推論と実験 公開済み
8. 7 モデル検証・ガバナンス・モニタリング 公開済み
9. 8 解釈可能性・公平性・規制 公開済み
10. 9 データエンジニアリングとツール 公開予定
11. 10 ビジネスとのつながりとコミュニケーション 公開予定

※ 順番・タイトルは暫定で、連載しながら整えていきます。