, ,

کتاب پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از داده‌های غیرمالی و یادگیری ماشین

299,999 تومان – 399,000 تومان

دوره پیش‌بینی سود اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با یادگیری ماشین و داده‌های غیرمالی پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از داده‌های غیرمالی و یادگیری ماشین انقلابی در پیش‌بی…

شناسه محصول: SuperCourse-0000013932 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از داده‌های غیرمالی و یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین در امور مالی

موضوع میانی: پیش‌بینی ریسک اعتباری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی ریسک اعتباری و بازارهای اوراق قرضه
  • 2. مروری بر مقاله "Predicting Credit Spreads and Ratings with Machine Learning"
  • 3. داده‌های مالی سنتی و محدودیت‌های آن‌ها در پیش‌بینی
  • 4. اهمیت داده‌های غیرمالی در پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 5. آشنایی با انواع داده‌های غیرمالی
  • 6. منابع داده‌های غیرمالی (اخبار، رسانه‌های اجتماعی، داده‌های ماهواره‌ای و غیره)
  • 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های غیرمالی
  • 8. مبانی یادگیری ماشین برای امور مالی
  • 9. معرفی مدل‌های یادگیری ماشین پرکاربرد در پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 10. طبقه‌بندی و رگرسیون در یادگیری ماشین
  • 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین (Precision، Recall، F1-Score، AUC)
  • 12. انتخاب و مهندسی ویژگی‌های مناسب
  • 13. اهمیت انتخاب ویژگی در داده‌های غیرمالی
  • 14. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها (PCA، ته‌نشینی ویژگی)
  • 15. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: رگرسیون لجستیک
  • 16. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: درخت تصمیم
  • 18. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: جنگل تصادفی
  • 19. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: Gradient Boosting
  • 20. مدل‌های رگرسیون: رگرسیون خطی و چندجمله‌ای
  • 21. مدل‌های رگرسیون: رگرسیون Ridge و Lasso
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های پایه در پایتون (با استفاده از کتابخانه‌های Sklearn و TensorFlow)
  • 23. ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های پایه
  • 24. معرفی شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در امور مالی
  • 25. مبانی شبکه‌های عصبی (پرسپترون چندلایه)
  • 26. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن‌ها
  • 29. معرفی و آموزش مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین
  • 30. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 31. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 32. یادگیری انتقالی در پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 33. مدل‌های مبتنی بر خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 34. بهینه‌سازی مدل‌ها (Hyperparameter Tuning)
  • 35. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 36. نقش داده‌های غیرمالی در پیش‌بینی Credit Spreads
  • 37. استخراج اطلاعات از اخبار و مقالات خبری
  • 38. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متن
  • 39. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در داده‌های متنی
  • 40. کاربرد داده‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 41. استفاده از داده‌های ماهواره‌ای و تصویربرداری
  • 42. ادغام داده‌های غیرمالی و مالی
  • 43. اهمیت هم‌افزایی داده‌های مختلف
  • 44. روش‌های وزن‌دهی به داده‌های مختلف
  • 45. مدل‌سازی ریسک اعتباری با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 46. پیش‌بینی رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 47. تبدیل مسئله رتبه‌بندی به یک مسئله طبقه‌بندی
  • 48. طبقه‌بندی رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از مدل‌های مختلف
  • 49. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی رتبه‌بندی
  • 50. بهبود مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های مختلف
  • 51. پیش‌بینی نرخ نکول (Probability of Default)
  • 52. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 53. مدل‌سازی زمان تا نکول (Time-to-Default Modeling)
  • 54. کاربرد مدل‌های Survival Analysis
  • 55. پیش‌بینی Credit Spreads با استفاده از یادگیری ماشین
  • 56. رگرسیون برای پیش‌بینی Credit Spreads
  • 57. مدل‌سازی رابطه بین Credit Spreads و داده‌های غیرمالی
  • 58. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی Credit Spreads
  • 59. بهبود مدل‌های پیش‌بینی Credit Spreads
  • 60. آشنایی با مفاهیم و معیارهای بازارهای اوراق قرضه
  • 61. تأثیر نرخ بهره بر Credit Spreads
  • 62. رابطه بین Credit Spreads و شرایط اقتصادی
  • 63. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در مدیریت سبد اوراق قرضه
  • 64. مدیریت ریسک در سبد اوراق قرضه
  • 65. بهینه‌سازی سبد با استفاده از یادگیری ماشین
  • 66. پیاده‌سازی عملی مدل‌ها: از داده تا پیش‌بینی
  • 67. انتخاب داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 68. مهندسی ویژگی‌ها از داده‌های غیرمالی و مالی
  • 69. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 70. انتخاب مدل مناسب برای مسئله مورد نظر
  • 71. آموزش و اعتبارسنجی مدل
  • 72. ارزیابی عملکرد مدل و تفسیر نتایج
  • 73. بهبود مدل و بهینه‌سازی پارامترها
  • 74. پیاده‌سازی مدل در یک محیط عملیاتی
  • 75. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی
  • 76. مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها و کمبود داده
  • 77. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین
  • 78. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 79. تفسیر نتایج مدل‌ها و اعتبارسنجی آن‌ها
  • 80. مقایسه مدل‌های مختلف و انتخاب بهترین مدل
  • 81. نقش هوش مصنوعی در آینده بازارهای اوراق قرضه
  • 82. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل بازارهای مالی
  • 83. روندها و نوآوری‌های آینده در این حوزه
  • 84. آشنایی با ابزارهای تحلیل و پیاده‌سازی مدل‌ها (پایتون، کتابخانه‌ها)
  • 85. بررسی موردی: پیش‌بینی Credit Spreads یک شرکت خاص
  • 86. بررسی موردی: پیش‌بینی رتبه‌بندی اعتباری یک صنعت خاص
  • 87. مطالعه موردی: استفاده از داده‌های غیرمالی برای بهبود مدل‌های موجود
  • 88. مطالعه موردی: مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در یک سناریوی واقعی
  • 89. آموزش عملی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی Credit Spread
  • 90. آموزش عملی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی رتبه‌بندی اعتباری
  • 91. داده‌های آموزشی و منابع اطلاعاتی
  • 92. چگونه یک پروژه‌ی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک اعتباری را شروع کنیم
  • 93. نکات مهم در مصاحبه‌های شغلی مرتبط
  • 94. آشنایی با مفاهیم رگولاتوری در امور مالی
  • 95. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 96. چشم‌انداز آینده و فرصت‌های شغلی
  • 97. سوالات متداول و پاسخ‌ها





دوره پیش‌بینی سود اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با یادگیری ماشین و داده‌های غیرمالی


پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از داده‌های غیرمالی و یادگیری ماشین

انقلابی در پیش‌بینی مالی: دوره پیشرفته یادگیری ماشین و داده‌های غیرمالی

در دنیای پیچیده و پویای مالی امروز، اتکا به روش‌های سنتی برای ارزیابی ریسک و پیش‌بینی بازدهی اوراق قرضه دیگر کافی نیست. بازارهای مالی، نیازمند رویکردهای نوآورانه و قدرتمند برای کشف الگوهای پنهان و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه هستند. اینجاست که قدرت یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های جامع، به‌ویژه داده‌های غیرمالی، نقش کلیدی ایفا می‌کند و دریچه‌ای جدید به سوی دقت بی‌سابقه باز می‌کند.

دوره “Predicting Bond Issuance Yields and Credit Ratings Using Non-Financial Data and Machine Learning”، با الهام از پیشرفته‌ترین مقالات علمی روز دنیا، از جمله مقاله تحول‌آفرین “Predicting Credit Spreads and Ratings with Machine Learning: The Role of Non-Financial Data”، به شما کمک می‌کند تا در خط مقدم این انقلاب قرار گیرید. ما نه تنها به شما اصول یادگیری ماشین را می‌آموزیم، بلکه نشان می‌دهیم چگونه با گنجاندن داده‌های غیرمالی، می‌توانید مدل‌هایی بسازید که فراتر از هر مدل سنتی عمل می‌کنند و بینشی عمیق‌تر از ریسک اعتباری و سودآوری اوراق قرضه ارائه می‌دهند.

تصور کنید قادر باشید ریسک‌های پنهان یک شرکت را نه فقط از صورت‌های مالی، بلکه از کیفیت حاکمیت شرکتی، ماهیت مالکیت، شفافیت اطلاعات و حتی رویدادهای غیرمالی پیش‌بینی کنید. این دوره دقیقاً همین بینش و توانایی را به شما می‌بخشد تا در بازار اوراق قرضه و اعتباری، یک گام از رقبا جلوتر باشید و تصمیمات سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک خود را با دقتی بی‌سابقه بهبود بخشید.

کشف اسرار بازار اوراق قرضه با رویکرد نوین

این دوره جامع، پلی بین تئوری‌های مالی سنتی و جدیدترین پیشرفت‌های یادگیری ماشین ایجاد می‌کند. هدف اصلی ما این است که شما را با ابزارها و تکنیک‌های عملی مجهز کنیم تا بتوانید مدل‌های پیشرفته‌ای برای پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه (Credit Spreads) و رتبه‌بندی اعتباری (Credit Ratings) توسعه دهید. بر اساس یافته‌های کلیدی مقاله الهام‌بخش، تاکید ویژه‌ای بر نقش داده‌های غیرمالی خواهیم داشت؛ داده‌هایی که اثبات شده‌اند می‌توانند عملکرد پیش‌بینی را بیش از دو برابر افزایش دهند.

شما یاد خواهید گرفت چگونه یک مجموعه داده ۱۶۷ شاخصه جامع، شامل شاخص‌های کلان اقتصادی، مالی شرکتی، ویژگی‌های خاص اوراق قرضه و برای اولین بار، ۳۰ شاخص غیرمالی در مقیاس بزرگ شرکتی (مانند حاکمیت شرکتی، ماهیت حقوق مالکیت و ارزیابی افشای اطلاعات) را گردآوری، مهندسی و تحلیل کنید. سپس، با به‌کارگیری هفت مدل مختلف یادگیری ماشین، توانایی مدل‌سازی خود را به اوج خواهید رساند تا بتوانید مکانیزم‌های اقتصادی پشت این پیش‌بینی‌ها را درک کرده و اثربخشی آن‌ها را در رتبه‌بندی اعتباری تایید کنید.

مهارت‌هایی که کسب می‌کنید: مروری بر مباحث اصلی

با گذراندن این دوره، شما بر مباحث و مهارت‌های کلیدی زیر تسلط پیدا خواهید کرد:

  • مبانی عمیق ریسک اعتباری و اوراق قرضه: درک ساختار، عملکرد و چالش‌های بازار اوراق قرضه.
  • فناوری یادگیری ماشین برای امور مالی: از رگرسیون تا طبقه‌بندی و مدل‌های Ensemble.
  • استخراج و مهندسی ویژگی‌های داده: تکنیک‌های پیشرفته برای داده‌های مالی، کلان و بخصوص غیرمالی.
  • کاربرد داده‌های غیرمالی: کشف چگونگی تأثیر حاکمیت شرکتی، شفافیت اطلاعات و سایر عوامل غیرمالی بر ریسک.
  • مدل‌سازی پیشرفته: ساخت مدل‌های پیش‌بینی سود اوراق قرضه با دقت بالا.
  • تولید مدل‌های رتبه‌بندی اعتباری: توسعه مدل‌های نوین رتبه‌بندی مبتنی بر سود پیش‌بینی شده.
  • ارزیابی و تفسیر مدل: سنجش عملکرد، اهمیت ویژگی‌ها و شفاف‌سازی مکانیزم‌های مدل‌های ML.
  • شناسایی شاخص‌های خطر بالا: کشف ویژگی‌هایی که نشان‌دهنده عملیات رو به وخامت یا محدودیت‌های مالی هستند.

این دوره برای چه کسانی طراحی شده است؟

اگر به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در دنیای مالی مدرن هستید و می‌خواهید با جدیدترین روش‌ها، آینده مالی را پیش‌بینی کنید، این دوره برای شماست:

  • تحلیلگران مالی و اعتباری: برای بهبود دقت ارزیابی ریسک و توصیه‌های سرمایه‌گذاری.
  • مدیران پورتفوی و سرمایه‌گذاران: برای اتخاذ تصمیمات هوشمندانه‌تر در بازار اوراق قرضه.
  • مدیران ریسک: برای توسعه سیستم‌های هشدار زودهنگام و مدیریت بهینه ریسک اعتباری.
  • دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین در حوزه مالی: برای به کارگیری تخصص خود در چالش‌های واقعی مالی.
  • پژوهشگران و دانشجویان مقاطع تحصیلات تکمیلی: علاقه‌مند به هوش مصنوعی در مالی و FinTech.
  • مشاوران مالی و سرمایه‌گذاری: برای ارائه خدمات برتر و مبتنی بر داده.

چرا سرمایه‌گذاری در این دوره، بهترین تصمیم شغلی شماست؟

گذراندن این دوره، فراتر از یک آموزش صرف، یک سرمایه‌گذاری استراتژیک در آینده شغلی شماست. در دنیایی که داده‌ها، سوخت اصلی نوآوری هستند، این دوره به شما کمک می‌کند تا:

  • پیشرو باشید: با جدیدترین و مؤثرترین رویکردهای یادگیری ماشین و داده‌های غیرمالی در پیش‌بینی ریسک اعتباری آشنا می‌شوید، رویکردی که در مقالات علمی روز دنیا برتری خود را اثبات کرده است.
  • تصمیمات هوشمندانه‌تر بگیرید: با ابزارهای قدرتمندی که کسب می‌کنید، قادر خواهید بود ریسک‌ها و فرصت‌ها را با دقت بی‌سابقه‌ای شناسایی کنید، که منجر به تصمیمات سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک بهتری می‌شود.
  • مهارت‌های کاربردی کسب کنید: تمرکز دوره بر کاربرد عملی است. شما صرفاً تئوری یاد نمی‌گیرید، بلکه نحوه پیاده‌سازی مدل‌ها، ارزیابی آن‌ها و تفسیر نتایج را به صورت عملی فرا خواهید گرفت.
  • رزومه خود را تقویت کنید: تسلط بر یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های غیرمالی در امور مالی، مهارتی بسیار مورد تقاضا و ارزشمند در بازار کار امروز است که شما را از سایر متخصصان متمایز می‌کند.
  • افزایش دقت پیش‌بینی: همانطور که مقاله مرجع نشان می‌دهد، اضافه کردن شاخص‌های غیرمالی می‌تواند عملکرد پیش‌بینی را به طرز چشمگیری بهبود بخشد. شما این مزیت رقابتی را به دست خواهید آورد.
  • درک عمیق‌تر از بازار: نه تنها “چگونگی” پیش‌بینی را می‌آموزید، بلکه “چرایی” و مکانیزم‌های اقتصادی پشت آن را نیز درک می‌کنید و به یک تحلیلگر مالی همه‌جانبه تبدیل می‌شوید.

با ثبت‌نام در این دوره، شما نه تنها دانش و مهارت‌های لازم برای موفقیت در حوزه مالی را به دست می‌آورید، بلکه به جامعه‌ای از متخصصان پیشرو در این زمینه می‌پیوندید. این دوره گامی مطمئن به سوی تسلط بر آینده پیش‌بینی مالی است.

سرفصل‌های جامع دوره: گامی تا تسلط بر تحلیل مالی نوین

این دوره با طراحی دقیق و جامع، شما را از مفاهیم بنیادی تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌ها و کاربردهای عملی یادگیری ماشین در پیش‌بینی سود اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری همراهی می‌کند. ما افتخار می‌کنیم که بیش از 100 سرفصل جزئی و کاربردی را در این مسیر ارائه دهیم که هر جنبه از این حوزه هیجان‌انگیز را پوشش می‌دهد. در ادامه، مروری بر برخی از ماژول‌ها و محورهای اصلی این سرفصل‌های جامع داریم:

  • مقدمه‌ای بر بازار اوراق قرضه و ریسک اعتباری: آشنایی با انواع اوراق قرضه، سازوکار بازار، و مفاهیم بنیادین ریسک نکول.
  • مبانی یادگیری ماشین و آمار برای مالی: رگرسیون خطی، لجستیک، درخت‌های تصمیم، رندوم فارست و گرادیان بوستینگ.
  • جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های مالی: کار با داده‌های کلان اقتصادی، صورت‌های مالی شرکت‌ها، و ویژگی‌های اوراق قرضه.
  • انقلاب داده‌های غیرمالی: معرفی و کاربرد شاخص‌های حاکمیت شرکتی، ماهیت حقوق مالکیت، کیفیت افشای اطلاعات، و ESG.
  • مهندسی ویژگی‌های پیشرفته: ایجاد ویژگی‌های جدید و قدرتمند از داده‌های موجود برای بهبود عملکرد مدل.
  • مدل‌های پیش‌بینی سود اوراق قرضه: ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیون پیشرفته با استفاده از ML.
  • مدل‌های رتبه‌بندی اعتباری مبتنی بر ML: توسعه مدل‌های طبقه‌بندی برای پیش‌بینی رتبه اعتباری و نکول.
  • ارزیابی و تفسیر مدل‌های ML در مالی: معیارهای عملکرد (R2, RMSE, Accuracy, Precision, Recall, F1-Score) و تکنیک‌های XAI.
  • شناسایی مکانیزم‌های اقتصادی و اهمیت ویژگی‌ها: درک نقش کلیدی شاخص‌های غیرمالی در مدل‌ها.
  • پیاده‌سازی عملی و مطالعات موردی: کار با داده‌های واقعی و حل مسائل کاربردی در پایتون (Python).
  • مدیریت ریسک با استفاده از ML: توسعه سیستم‌های هشدار زودهنگام نکول.
  • چالش‌ها و فرصت‌های آینده: نگاهی به مدل‌های نوین، داده‌های جایگزین و مقررات.

اینها تنها بخش کوچکی از گستره مباحثی است که در قالب بیش از 100 سرفصل دقیق و گام به گام در این دوره پوشش داده می‌شود. هر سرفصل با مثال‌های عملی، تمرینات کاربردی و توضیحات شفاف همراه است تا شما را به یک متخصص تمام‌عیار در این حوزه تبدیل کند.


📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از داده‌های غیرمالی و یادگیری ماشین”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا