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  "fetched_at": "2026-10-19T21:36:11Z",
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      "content": "El dataset contempla una muestra de una base de datos generada para simular información del sistema financiero. En ella encontraremos:\n\n## Files\n\n*   **train.csv** - the training set\n*   **test.csv** - the test set\n*   **sample_submission.csv** - a sample submission file \n*   **metaData.csv** - supplemental information about the data\n\n## Columns\n\n*   `MES_DE_DEFAULT` - El mes en que el cliente hizo default por primera vez.\n*   `MARCA_DE_DEFAULT_T_12` - Indica si el cliente hizo default luego de 12 meses desde el mes de observación.\n\n*   `MES` - Mes de análisis de la data.\n*   `ID` - Identificador del cliente.\n*   `MADURACION` - Identifica el mes de maduración de la observación (0 = créditos nuevos).\n*   `DEUDA` - La deuda del crédito del cliente.\n*   `PLAZO_CREDITO` - El plazo al que el cliente tomó el crédito.\n*   `DUMMY_GARANTIA` - Indica si el cliente cuenta con una garantía con nuestro banco.\n*   `CODSUBSEGMENTO` - Segmento del cliente.\n*   `TARJETA_RELACIONADA` - Indica si el cliente cuenta con una tarjeta de crédito con nuestro banco.\n*   `VEHICULAR_RELACIONADA` - Indica si el cliente cuenta con un crédito vehicular con nuestro banco.\n*   `HIPOTECARIO_RELACIONADA` - Indica si el cliente cuenta con un crédito hipotecario con nuestro banco.\n*   `ATRASO_MAXIMO_ULT_6M` - Máximo atraso del cliente en los últimos 6 meses.\n*   `ATRASO_MAXIMO_ULT_12M` - Máximo atraso del cliente en los últimos 12 meses.\n*   `ATRASO_MAXIMO_ULT_24M` - Máximo atraso del cliente en los últimos 24 meses.\n*   `MESES_AHORROS_ULT_6M` - Cantidad de meses con ahorros en los últimos 6 meses.\n*   `MEDIANA_AHORROS_ULT_6M` - Mediana de ahorros del cliente en los últimos 6 meses.\n*   `DEUDA_TOTAL_SISTEMA` - Deuda total del cliente reportada por la SBS.\n*   `CLASIF_SBS_ULT_12M` - Máxima clasificación del cliente reportado en la SBBS en los últimos 12 meses.\n*   `DUMMY_PDH` - Indica si el cliente recibe su pago de haberes con nuestro banco.\n*   `NUMERO_DE_PAGOS_PDH` - Números de pagos de haberes que el cliente a recibido en nuestro banco.\n*   `MONTO_TC_SBS` - Monto en tarjeta de crédito que el cliente presenta reportado por la SBS.\n*   `INGRESO_CLIENTE` - El ingreso del cliente (en soles).\n*   `PROFESION` - Profesión del cliente.\n*   `ZONA_DEL_DESEMBOLSO` - Zona donde el cliente desembolsó su crédito.\n*   `ESTADO_CIVIL` - Estado civil del cliente.\n*   `EDAD_T` - Edad del cliente.\n*   `CUOTA` - Cuota que el cliente paga por sus créditos.\n*   `LINEA_DE_TC` - Línea de la tarjeta de crédito del cliente.\n*   `MONTO_TC_MEMBRESIA` - Monto que el el cliente paga por su membresía de tarjeta de crédito.\n*   `DUMMY_DE_TC_VISA` - Indica si el cliente cuenta con tarjeta de crédito VISA.\n*   `DUMMY_DE_TC_MC` - Indica si el cliente cuenta con tarjeta de crédito MASTERCARD.\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t",
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      "content": "Muchas gracias por participar de esta competencia.\n\nInstrucciones:\nLa tarea será construir un modelo de credit scoring utilizando la data brindada de train y test. Una vez culminado el modelo se podrá subir como submission para validar el desempeño del modelo en una muestra independiente (este será el indicador que calificamos). Recordar que la base de submission deberá tener el formato ID, PREDICTION.\n\nProfesor: John Caballero\njcaballeroterrazos@gmail.com",
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