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이 블로그의 중심은 "금융 데이터 사이언스 기초" 연재입니다. 책처럼 Part 0부터 순서대로 읽으면 가장 잘 이어집니다.
읽는 순서
- 0 금융 데이터 사이언스가 일반 ML과 다른 7가지 게시됨
- 1 카드 비즈니스와 신용 리스크: 심사 모델의 출발점 게시됨
- 2 통계가 먼저입니다: 신용 데이터를 읽는 법 게시됨
- 3 딥러닝이 안 통하는 데이터: 스코어링을 위한 머신러닝 게시됨
- 4 신용 모델 만들기: 스코어카드와 트리 게시됨
- 5 순위만 잘 매겨선 안 됩니다: 신용 모델 평가의 세 축 게시됨
- 6 인과추론과 실험 게시됨
- 7 모델 검증·거버넌스·모니터링 게시됨
- 8 해석가능성·공정성·규제 게시됨
- 9 데이터 엔지니어링과 도구 연재 예정
- 10 비즈니스 연결과 커뮤니케이션 연재 예정
※ 순서와 제목은 잠정이며, 연재하면서 다듬어 갑니다.