اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی ریسک اعتباری با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ریسک اعتباری با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت بدهی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ریسک اعتباری و مدل‌سازی
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مالی
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده
• 4. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های اعتباری
• 5. مهندسی ویژگی برای مدل‌های ریسک اعتباری
• 6. آمار توصیفی و مصورسازی داده‌های اعتباری
• 7. مفهوم توزیع‌های آماری در ریسک اعتباری
• 8. روش‌های نمونه‌برداری و اعتبار سنجی مدل
• 9. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
• 10. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک در پایتون
• 11. ارزیابی عملکرد مدل رگرسیون لجستیک
• 12. مفهوم منحنی ROC و AUC
• 13. درخت‌های تصمیم‌گیری در پیش‌بینی ریسک اعتباری
• 14. پیاده‌سازی درخت‌های تصمیم‌گیری با پایتون
• 15. جنگل تصادفی و اهمیت ویژگی‌ها
• 16. تقویت گرادیانی و XGBoost
• 17. تنظیم پارامترهای مدل با استفاده از Grid Search
• 18. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 19. مفهوم بایاس و واریانس در مدل‌سازی
• 20. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
• 21. استفاده از روش‌های نمونه‌برداری مجدد (Resampling)
• 22. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 23. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده با پایتون
• 24. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی با الگوریتم‌های مختلف
• 25. مفهوم Dropout و Regularization
• 26. استفاده از روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 27. تحلیل خوشه‌ای برای شناسایی گروه‌های اعتباری
• 28. تشخیص ناهنجاری در داده‌های اعتباری
• 29. مدل‌سازی ریسک اعتباری برای وام‌های خرد
• 30. مدل‌سازی ریسک اعتباری برای شرکت‌ها
• 31. ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان جدید
• 32. پایش و بازبینی عملکرد مدل‌های ریسک اعتباری
• 33. تفسیرپذیری مدل‌های ریسک اعتباری
• 34. استفاده از روش‌های SHAP و LIME
• 35. مقدمه‌ای بر مدل‌های مبتنی بر قانون (Rule-Based Models)
• 36. پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر قانون در پایتون
• 37. مفهوم امتیازدهی اعتباری (Credit Scoring)
• 38. طراحی سیستم امتیازدهی اعتباری
• 39. استفاده از داده‌های رفتاری در مدل‌سازی ریسک
• 40. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متون اعتباری
• 41. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متون اعتباری
• 42. مدل‌سازی ریسک اعتباری با استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 43. مفهوم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در ریسک اعتباری
• 44. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک
• 45. آشنایی با قوانین و مقررات مرتبط با ریسک اعتباری