Name: Credit Data and Scoring: The First Triumph of big Data and big Algorithms (en Inglés)
Price: 337.50 PEN
Availability: InStock
Author: Eric Rosenblatt
ISBN: 9780128188156

portada Credit Data and Scoring: The First Triumph of big Data and big Algorithms (en Inglés)

Credit Data and Scoring: The First Triumph of big Data and big Algorithms (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Academic Press

Autor

Eric Rosenblatt

Año

2020

Idioma

Inglés

N° páginas

274

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9780128188156

N° edición

Categorías

Toma de decisiones en la gestión de empresas

Credit Data and Scoring: The First Triumph of big Data and big Algorithms (en Inglés)

Eric Rosenblatt (Autor) · Academic Press · Tapa Blanda

Más barato Libro Nuevo Importado

Envío: 18 a 23 días háb.

S/ 749,99S/ 337,50

-55%

Más rápido Libro Nuevo Importado

Envío: 12 a 17 días háb.

S/ 1.004,02S/ 451,81

-55%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo Más barato

Quedan 100 unidades

S/ 337,50

Llega entre el 27 Ago y el 04 Sep a CERCADO DE LIMA, Lima. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Credit Data and Scoring: The First Triumph of big Data and big Algorithms (en Inglés)"

Credit Data and Scoring: The First Triumph of Big Data and Big Algorithms illuminates the often-hidden practice of predicting an individual's economic responsibility. Written by a leading practitioner, it examines the international implications of US leadership in credit scoring and what other countries have learned from it in building their own systems. Through its comprehensive contemporary perspective, the book also explores how algorithms and big data are driving the future of credit scoring. By revealing a new big picture and data comparisons, it delivers useful insights into legal, regulatory and data manipulation. Provides insights into credit scoring goals and methodsExamines U.S leadership in developing credit data and algorithms and how other countries depart from itAnalyzes the growing influence of algorithms in data scoring