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Sistema de Previsão de Score de Crédito dos Clientes 💳🤖

Descrição do Projeto

Este projeto tem como objetivo desenvolver um sistema de inteligência artificial que prevê o score de crédito de clientes de um banco. Utilizando técnicas de análise de dados e machine learning, o modelo é capaz de categorizar o score de crédito em três níveis distintos:

• Ruim ⚠️
• Ok 👍
• Bom 🌟

Objetivos 🎯

O sistema visa oferecer uma solução automatizada e precisa para a avaliação de crédito, auxiliando o banco na:

• Tomada de Decisões 💼: Prover insights que ajudem na avaliação de pedidos de crédito.
• Gestão de Risco 📉: Minimizar o risco financeiro, avaliando a probabilidade de inadimplência dos clientes.

Dados Considerados 📊

Para desenvolver o modelo de previsão, diversos parâmetros dos clientes foram considerados, incluindo:

• Idade 👶👴
• Profissão 💼
• Salário Anual 💵
• Comportamento de Pagamento 🕒
• Histórico de Crédito 📜
• Outros Fatores Relevantes 🔍

Acesso aos Dados 📥

Os dados necessários para o desenvolvimento do modelo estão disponíveis no seguinte link:

👉 Dados do Projeto

Estrutura do Projeto 🗂️

A estrutura do projeto é organizada da seguinte forma:

/IAprevisoes
│
├── /dados                # Diretório com os dados utilizados
├── /modelos              # Modelos de machine learning treinados
├── /notebooks            # Notebooks Jupyter para análise exploratória
├── /scripts              # Scripts para processamento de dados e treinamento
├── README.md             # Documentação do projeto
└── requirements.txt      # Dependências do projeto

Tecnologias Utilizadas ⚙️

• Python: Linguagem de programação principal 🐍.
• Pandas: Para manipulação e análise de dados 📊.
• Scikit-learn: Para implementação de algoritmos de machine learning 🧠.
• Matplotlib/Seaborn: Para visualização de dados 📈.
• Jupyter Notebooks: Para exploração e análise interativa 📓.

Como Executar o Projeto 🚀

Para executar o projeto em sua máquina local, siga os passos abaixo:

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/Emerson10110/IAprevisoes.git

2. Navegue até o diretório do projeto:

   cd IAprevisoes

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

4. Execute os notebooks:

   • Para realizar a análise exploratória e treinar o modelo, abra os notebooks disponíveis no diretório /notebooks.

Contribuições 🤝

Contribuições são bem-vindas! Se você tiver sugestões ou melhorias, sinta-se à vontade para abrir uma Issue ou enviar um Pull Request.

Licença 📜

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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