دوره «مدل‌سازی ریسک اعتباری در پایتون 2020» برای علاقه‌مندان به علوم مالی، داده‌کاوی و برنامه‌نویسی طراحی شده است. در این دوره با مفاهیم پایه تا پیشرفتهٔ ریسک اعتباری آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون، مدل‌های پیش‌بینی نرخ نکول، رتبه‌بندی مشتریان و تحلیل نمره اعتباری را اجرا کنید.

در پایان این دوره قادر خواهید بود داده‌های واقعی بانکی را پردازش کنید، مدل‌های ریسک را ارزیابی نمایید و خروجی‌های آماری و تصویری جذاب و کاربردی تولید کنید.

• آشنایی پایه با زبان پایتون (دستورهای شرطی، حلقه‌ها و توابع)
• درک مقدماتی از آمار و احتمال (میانگین، واریانس، توزیع نرمال)
• آشنایی با مفاهیم مدیریت ریسک یا تمایل به یادگیری سریع مفاهیم مالی
• نصب محیط Jupyter Notebook یا هر محیط توسعهٔ پایتون

در صورتی که تجربهٔ کمی در پایتون دارید، بخش معرفی سینتکس زبان و مفاهیم پایه‌ای به شما کمک خواهد کرد.

• شناسایی انواع ریسک اعتباری: نکول مشتری و پیش‌فرض نرخ بازپرداخت
• پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های مالی با Pandas
• ساخت Scorecard برای رتبه‌بندی اعتباری مشتریان
• پیاده‌سازی مدل‌های لجستیک رگرسیون و جنگل تصادفی (Random Forest)
• ارزیابی مدل با معیارهای AUC-ROC، Confusion Matrix و Classification Report
• مکانیزم‌های Cross-Validation و گرایش بیش‌برازش (Overfitting)
• استفاده از کتابخانه‌های scikit-learn، Matplotlib و Seaborn

یادگیری این دوره به شما کمک می‌کند:

• در شرکت‌های مالی و بانک‌ها به عنوان Data Analyst یا Credit Risk Analyst مشغول به کار شوید.
• توانایی خودکارسازی فرآیندهای ارزیابی ریسک را در پروژه‌های خود بالا ببرید.
• درک عمیق‌تری از نحوهٔ تصمیم‌گیری هوشمندانهٔ بانکی و مالی پیدا کنید.
• مهارت‌های تحلیلی و کدنویسی در پایتون را تقویت نمائید.

• معرفی ریسک اعتباری و اهمیت آن در صنعت مالی
• آشنایی با مجموعه داده‌های بانکی و مالی
• پاک‌سازی داده و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)
• ساخت مدل‌های لجستیک رگرسیون و ارزیابی اولیه
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• روش‌های کاهش ابعاد داده (PCA) و بهبود کارایی مدل
• تکنیک‌های پیشرفته: XGBoost و LightGBM
• ساخت گزارش‌ها و داشبورد تحلیلی با Matplotlib و Seaborn
• چالش‌های عملی و پروژهٔ نهایی

در بخش پروژه‌های عملی، شما گام به گام موارد زیر را پیاده می‌کنید:

• خواندن فایل CSV حاوی تاریخچهٔ بازپرداخت مشتریان با Pandas.
• محاسبه نسبت Debt-to-Income و تحلیل توزیع آن.
• ساخت مدل لجستیک رگرسیون و ارزیابی دقت با train_test_split.
• استفاده از GridSearchCV برای بهینه‌سازی پارامترها.
• تصویرسازی نرخ نکول به ازای هر گروه سنی و درآمدی با Seaborn.

مثال کد ساده:

# بارگذاری داده

import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘credit_data.csv’)

# آموزش مدل

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)

دوره «مدل‌سازی ریسک اعتباری در پایتون 2020» با ترکیب تئوری مالی و مهارت‌های عملی برنامه‌نویسی، شما را برای ورود به دنیای تحلیل ریسک آماده می‌کند. پس از اتمام این دوره به راحتی می‌توانید در پروژه‌های واقعی در بخش‌های بانکی، بیمه و شرکت‌های سرمایه‌گذاری فعالیت کنید.

برای دانلود و دسترسی به محتوای کامل، لینک دوره را دریافت کرده و مسیر یادگیری خود را هم‌اکنون آغاز نمایید.