در دنیای امروز که داده‌ها نقشی حیاتی در تصمیم‌گیری‌های مالی ایفا می‌کنند، توانایی تحلیل و پیش‌بینی ریسک اعتباری به یک مهارت کلیدی و پردرآمد برای متخصصان داده و کارشناسان مالی تبدیل شده است. بانک‌ها، مؤسسات مالی و شرکت‌های بزرگ همواره به دنبال روش‌هایی برای کاهش زیان‌های ناشی از وام‌های بازپرداخت‌نشده هستند. مدل‌سازی ریسک اعتباری با استفاده از ابزارهای قدرتمندی مانند پایتون، به این سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا با دقت بالایی احتمال نکول (عدم بازپرداخت) مشتریان را پیش‌بینی کرده و تصمیمات اعتباری هوشمندانه‌تری بگیرند. این دوره جامع، شما را از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین برای مدیریت ریسک اعتباری هدایت می‌کند.

این دوره به صورت کاملاً پروژه-محور طراحی شده تا شما بتوانید دانش تئوری را بلافاصله به مهارت عملی تبدیل کنید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم اصلی ریسک اعتباری، از جمله احتمال نکول (PD)، زیان در صورت نکول (LGD) و ارزش در معرض نکول (EAD) را به طور کامل درک و پیاده‌سازی کنید.
• داده‌های اعتباری واقعی را پیش‌پردازش، پاک‌سازی و برای مدل‌سازی آماده کنید (مراحلی مانند مدیریت مقادیر گمشده و داده‌های پرت).
• با استفاده از تکنیک‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering)، متغیرهای معنادار و قدرتمند برای افزایش دقت مدل‌های خود بسازید.
• مدل‌های کلاسیک اعتبارسنجی مانند کارت‌های امتیاز (Scorecards) را با استفاده از رگرسیون لجستیک از صفر پیاده‌سازی کنید.
• از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین مانند جنگل تصادفی (Random Forest) و گرادیان بوستینگ (XGBoost) برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی با دقت بالا بهره ببرید.
• عملکرد مدل‌های خود را با معیارهای استاندارد صنعتی مانند منحنی ROC، آمار KS و شاخص Gini ارزیابی و اعتبارسنجی کنید.
• مدل‌های LGD و EAD را برای تخمین زیان مورد انتظار (Expected Loss) توسعه دهید.
• با چارچوب‌های نظارتی بین‌المللی مانند بازل (Basel) و IFRS 9 آشنا شوید و بدانید مدل‌های شما چگونه در این چارچوب‌ها استفاده می‌شوند.

• بخش اول: مقدمات و آماده‌سازی
  • آشنایی با مفاهیم بنیادی ریسک اعتباری و انواع آن.
  • مروری بر کتابخانه‌های ضروری پایتون: Pandas، NumPy، Matplotlib و Scikit-learn.
  • وارد کردن و بررسی اولیه مجموعه داده‌های اعتباری واقعی.
• بخش دوم: پیش‌پردازش داده و مهندسی ویژگی
  • تکنیک‌های Weight of Evidence (WoE) و Information Value (IV) برای انتخاب متغیر.
  • روش‌های گروه‌بندی متغیرهای پیوسته (Binning).
  • مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data).
• بخش سوم: مدل‌سازی احتمال نکول (PD)
  • ساخت مدل رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی نکول.
  • تبدیل مدل لجستیک به یک کارت امتیاز اعتباری (Credit Scorecard) قابل تفسیر.
  • پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین پیشرفته (Decision Trees, Random Forest).
• بخش چهارم: مدل‌سازی LGD و EAD
  • تحلیل داده‌های مربوط به زیان و بازیابی وجوه.
  • استفاده از مدل‌های رگرسیونی برای پیش‌بینی نرخ زیان (LGD).
  • بررسی روش‌های مختلف برای تخمین ارزش در معرض نکول (EAD).
• بخش پنجم: اعتبارسنجی و پیاده‌سازی مدل
  • تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل (Model Validation) مانند Backtesting و Stress Testing.
  • معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های PD (Gini, KS-Statistic, AUC).
  • مستندسازی و ارائه نتایج مدل به مدیران و ذی‌نفعان.
• بخش ششم: پروژه نهایی
  • اجرای یک پروژه کامل از ابتدا تا انتها: ساخت یک سیستم اعتبارسنجی کامل بر روی یک مجموعه داده جدید.

برای بهره‌مندی کامل از مطالب این دوره، آشنایی با موارد زیر توصیه می‌شود:

• دانش مقدماتی برنامه‌نویسی با پایتون (آشنایی با متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده).
• تجربه کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy برای دستکاری داده‌ها.
• درک مفاهیم پایه آمار و احتمال (مانند میانگین، واریانس و توزیع‌ها).
• آشنایی اولیه با مفاهیم یادگیری ماشین (مانند رگرسیون و طبقه‌بندی) یک مزیت محسوب می‌شود، اما ضروری نیست.

توجه فرمایید که این دوره به صورت دانلودی ارائه نمی‌شود و کل محتوای آموزشی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی باکیفیت برای شما ارسال می‌گردد. این روش به شما اطمینان می‌دهد که همیشه یک نسخه کامل و پایدار از دوره را در اختیار دارید و نگران مشکلات دانلود یا از دست رفتن فایل‌ها نخواهید بود.