🟢 Concluído — Projeto de consultoria / Data Science aplicado a risco de crédito
Projeto desenvolvido no contexto da minha atuação como Consultor de Dados na DDUAS, participando da construção de uma solução de modelagem, validação e monitoramento de risco de crédito para uma empresa do setor financeiro.
O trabalho envolveu desde o processamento e preparação das bases até a modelagem preditiva, validação temporal, análise de estabilidade, identificação de riscos metodológicos e geração automatizada de relatórios técnicos.
🔒 Repositório privado: o projeto envolve dados financeiros e informações confidenciais. O código e as bases utilizadas não são disponibilizados publicamente.
A solução foi estruturada como um pipeline modular de Data Science para avaliação de modelos de credit scoring e acompanhamento da estabilidade das variáveis ao longo do tempo.
Dados
↓
Data Preparation
↓
Feature Engineering
↓
WOE / IV / Binning
↓
Modelagem
↓
Validação Temporal
↓
Performance
↓
Stability / Drift
↓
Risk Checks
↓
Relatórios
A arquitetura foi desenvolvida com foco em automação, rastreabilidade, comparabilidade e consistência da análise.
Desenvolver uma solução capaz de:
- Processar bases de crédito de forma automatizada;
- Preparar variáveis para modelagem;
- Criar e comparar modelos de credit scoring;
- Realizar validação temporal;
- Avaliar performance discriminatória;
- Monitorar estabilidade das variáveis;
- Identificar possíveis problemas metodológicos;
- Consolidar resultados em relatórios técnicos.
O pipeline foi organizado em camadas independentes:
1. Data Processing
↓
2. Feature Engineering
↓
3. Modeling
↓
4. Validation
↓
5. Stability Monitoring
↓
6. Consolidation / Reporting
Essa organização permite separar responsabilidades e facilitar a manutenção e evolução da solução.
Foram automatizadas etapas de preparação e transformação das variáveis, incluindo:
- Tratamento de valores ausentes;
- Binning;
- Weight of Evidence (WOE);
- Information Value (IV);
- Seleção e tratamento de variáveis;
- Versionamento dos processamentos.
A automação permitiu processar dezenas de variáveis de forma estruturada, reduzindo esforço manual e aumentando a consistência das análises.
Foram desenvolvidos e comparados modelos utilizando:
- Regressão Logística;
- XGBoost.
A comparação considerou métricas de discriminação e o comportamento dos modelos ao longo das diferentes amostras.
A avaliação foi estruturada considerando:
Treino
↓
Teste
↓
Out-of-Time
Essa abordagem permitiu avaliar não apenas a performance dentro da amostra, mas também o comportamento dos modelos em períodos temporais distintos.
- AUC;
- KS;
- Gini.
Foi implementada uma camada específica para avaliar o comportamento das variáveis ao longo do tempo.
As análises incluíram:
- PSI;
- Análise temporal;
- Monotonicidade;
- Evolução das distribuições;
- Identificação de possíveis mudanças relevantes nas variáveis.
Fluxo:
Variável
↓
Distribuição Temporal
↓
PSI
↓
Drift / Stability
↓
Análise
O pipeline também incorporou rotinas para identificar possíveis problemas que poderiam comprometer a validade da modelagem.
Entre as verificações:
- Possíveis casos de data leakage;
- Variáveis potencialmente relacionadas ao target de forma inadequada;
- Possíveis variáveis proxy do target.
Essas verificações foram utilizadas como camada adicional de controle metodológico.
Os resultados das diferentes etapas foram consolidados em relatórios técnicos em PDF.
Pipeline
↓
Resultados
↓
Métricas
↓
Validações
↓
Stability Analysis
↓
PDF Consolidado
A automação dos relatórios facilitou:
- Avaliação técnica;
- Documentação;
- Comparação dos modelos;
- Comunicação dos resultados;
- Rastreabilidade das execuções.
┌──────────────────────┐
│ Dados de Crédito │
└──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ Data Preparation │
│ Missing / Binning │
└──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ Feature Engineering │
│ WOE / IV │
└──────────┬───────────┘
│
┌─────────┴─────────┐
▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Logistic │ │ XGBoost │
│ Regression │ │ │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │
└─────────┬─────────┘
▼
┌──────────────────────┐
│ Temporal Validation │
│ AUC / KS / Gini │
└──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ Stability / Drift │
│ PSI / Monotonicity │
└──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ Risk Checks │
│ Leakage / Proxy │
└──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ PDF Reports │
└──────────────────────┘
| Categoria | Tecnologias |
|---|---|
| Linguagem | Python |
| Manipulação de Dados | Pandas |
| Machine Learning | Scikit-learn |
| Gradient Boosting | XGBoost |
| Modelagem | Regressão Logística · XGBoost |
| Credit Scoring | AUC · KS · Gini |
| Feature Engineering | WOE · IV · Binning |
| Stability Monitoring | PSI · Análise Temporal |
| Reporting | Geração automatizada de PDF |
| Organização | Pipeline modular e automatizado |
O projeto envolveu competências em:
- Data Science;
- Credit Risk;
- Credit Scoring;
- Modelagem preditiva;
- Feature Engineering;
- Statistical Validation;
- Model Stability;
- Drift Monitoring;
- Data Quality;
- Data Leakage Detection;
- Model Governance;
- Automatização de análises;
- Geração de relatórios.
- Desenvolvimento de pipelines de Data Science;
- Modelagem de risco de crédito;
- Credit scoring;
- Regressão Logística;
- XGBoost;
- WOE;
- IV;
- Binning;
- AUC;
- KS;
- Gini;
- PSI;
- Validação out-of-time;
- Monitoramento de estabilidade;
- Identificação de data leakage;
- Análise de variáveis proxy;
- Automação de processos analíticos;
- Geração automatizada de relatórios;
- Estruturação de soluções de modelagem com rastreabilidade.
Este projeto foi desenvolvido durante minha atuação como Consultor de Dados na DDUAS, em um contexto de aplicação de Data Science a risco de crédito no setor financeiro.
A experiência envolveu participação direta em aspectos técnicos como:
- Estruturação do pipeline;
- Tratamento e preparação dos dados;
- Modelagem;
- Validação;
- Análise de estabilidade;
- Automação;
- Consolidação de resultados;
- Apoio a decisões técnicas sobre variáveis e modelos.
🔒 Repositório privado
O projeto utiliza dados financeiros e informações confidenciais, portanto o código-fonte completo e as bases utilizadas não são disponibilizados publicamente.
Esta documentação apresenta a arquitetura, metodologia e competências técnicas envolvidas sem expor informações proprietárias ou dados sensíveis.
- O projeto foi desenvolvido em contexto privado e seus dados não podem ser disponibilizados;
- As métricas e resultados específicos dependem das bases utilizadas no projeto;
- As implementações internas de algumas rotinas não são públicas;
- O pipeline foi desenvolvido para um contexto específico de risco de crédito e pode exigir adaptação para outros cenários.
- Monitoramento contínuo de drift;
- Automação de model governance;
- Model registry;
- Monitoramento de performance pós-deploy;
- Dashboards de estabilidade;
- Alertas automáticos;
- Integração com MLflow;
- Feature Store;
- Monitoramento de fairness;
- Pipeline de revalidação automatizada;
- Integração com APIs e sistemas de decisão.
🟢 Concluído — Consultoria em Data Science / Risco de Crédito
O projeto foi concluído como uma solução de modelagem e monitoramento de risco de crédito, contemplando:
- ✅ Pipeline modular de dados;
- ✅ Feature Engineering;
- ✅ WOE;
- ✅ IV;
- ✅ Binning;
- ✅ Regressão Logística;
- ✅ XGBoost;
- ✅ Validação temporal;
- ✅ Out-of-Time;
- ✅ AUC;
- ✅ KS;
- ✅ Gini;
- ✅ PSI;
- ✅ Análise de estabilidade;
- ✅ Detecção de possíveis data leakage;
- ✅ Análise de variáveis proxy;
- ✅ Automação de processamento;
- ✅ Geração de relatórios PDF;
- ✅ Rastreabilidade e consolidação dos resultados.
O projeto permanece privado devido à natureza confidencial dos dados utilizados, sendo mantido como registro técnico da experiência em Data Science, Credit Risk e Model Monitoring.
Yuri Fernando Dubbern
Data Science · Credit Risk · Machine Learning · Model Validation · Data Engineering