دوره اتوماسیون ریسک اعتباری با پایتون: از مدل‌سازی تا مانیتورینگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون ریسک اعتباری با پایتون: از مدل‌سازی تا مانیتورینگ

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت ریسک مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: ریسک اعتباری و اهمیت اتوماسیون آن
• 2. فصل اول: مبانی پایتون برای تحلیل داده
• 3. فصل دوم: نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 4. فصل سوم: آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی (NumPy, Pandas)
• 5. فصل چهارم: انواع داده‌ها و ساختارهای داده در پایتون
• 6. فصل پنجم: عملیات پایه با Pandas (خوانده، نوشتن، انتخاب)
• 7. فصل ششم: پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های اعتباری
• 8. فصل هفتم: مدیریت مقادیر گمشده و داده‌های پرت
• 9. فصل هشتم: مهندسی ویژگی برای مدل‌های ریسک اعتباری
• 10. فصل نهم: شناسایی و رفع داده‌های تکراری
• 11. فصل دهم: داده‌های دسته‌ای و تبدیل آن‌ها
• 12. فصل یازدهم: استانداردسازی و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
• 13. فصل دوازدهم: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پایتون
• 14. فصل سیزدهم: انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 15. فصل چهاردهم: مفاهیم ارزیابی مدل (دقت، صحت، بازخوانی)
• 16. فصل پانزدهم: رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی نکول
• 17. فصل شانزدهم: پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با Scikit-learn
• 18. فصل هفدهم: معیارهای ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
• 19. فصل هجدهم: منحنی ROC و AUC
• 20. فصل نوزدهم: درخت تصمیم برای طبقه‌بندی ریسک
• 21. فصل بیستم: پیاده‌سازی درخت تصمیم با Scikit-learn
• 22. فصل بیست و یکم: معیارهای ارزیابی درخت تصمیم
• 23. فصل بیست و دوم: الگوریتم‌های تقویتی (Boosting)
• 24. فصل بیست و سوم: XGBoost برای مدل‌سازی ریسک اعتباری
• 25. فصل بیست و چهارم: LightGBM برای مدل‌سازی ریسک اعتباری
• 26. فصل بیست و پنجم: انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 27. فصل بیست و ششم: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 28. فصل بیست و هفتم: اهمیت انتخاب بهترین مدل
• 29. فصل بیست و هشتم: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 30. فصل بیست و نهم: تکنیک‌های Grid Search و Random Search
• 31. فصل سی‌ام: تفسیرپذیری مدل‌های ریسک اعتباری
• 32. فصل سی و یکم: اهمیت متغیرهای مهم در مدل
• 33. فصل سی و دوم: تکنیک‌های LIME و SHAP
• 34. فصل سی و سوم: مستندسازی مدل و کد
• 35. فصل سی و چهارم: مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندها
• 36. فصل سی و پنجم: ابزارهای اتوماسیون در پایتون
• 37. فصل سی و ششم: برنامه‌ریزی وظایف (Scheduling)
• 38. فصل سی و هفتم: کتابخانه Schedule در پایتون
• 39. فصل سی و هشتم: ایجاد پایپ‌لاین‌های پردازش داده
• 40. فصل سی و نهم: ادغام مدل‌های یادگیری ماشین در پایپ‌لاین
• 41. فصل چهلم: مدیریت خطا و ثبت وقایع (Logging)
• 42. فصل چهل و یکم: فریم‌ورک‌های وب برای استقرار مدل
• 43. فصل چهل و دوم: Flask برای ساخت API
• 44. فصل چهل و سوم: FastAPI برای ساخت API
• 45. فصل چهل و چهارم: استقرار مدل به عنوان سرویس
• 46. فصل چهل و پنجم: اتصال به پایگاه داده برای دریافت داده
• 47. فصل چهل و ششم: استفاده از SQLAlchemy
• 48. فصل چهل و هفتم: خواندن و نوشتن در پایگاه داده
• 49. فصل چهل و هشتم: اتوماسیون اجرای مدل بر روی داده‌های جدید
• 50. فصل چهل و نهم: زمان‌بندی اجرای دوره‌ای مدل
• 51. فصل پنجاهم: مانیتورینگ عملکرد مدل
• 52. فصل پنجاه و یکم: مفهوم مانیتورینگ ریسک اعتباری
• 53. فصل پنجاه و دوم: انحراف داده (Data Drift)
• 54. فصل پنجاه و سوم: انحراف مفهوم (Concept Drift)
• 55. فصل پنجاه و چهارم: معیارهای مانیتورینگ انحراف
• 56. فصل پنجاه و پنجم: ابزارهای مانیتورینگ با پایتون
• 57. فصل پنجاه و ششم: کتابخانه Alibi Detect
• 58. فصل پنجاه و هفتم: پیاده‌سازی مانیتورینگ انحراف داده
• 59. فصل پنجاه و هشتم: مانیتورینگ عملکرد پیش‌بینی
• 60. فصل پنجاه و نهم: آلارم‌دهی در صورت افت عملکرد
• 61. فصل شصتم: بازآموزی مدل (Model Retraining)
• 62. فصل شصت و یکم: استراتژی‌های بازآموزی مدل
• 63. فصل شصت و دوم: اتوماسیون فرآیند بازآموزی
• 64. فصل شصت و سوم: ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 65. فصل شصت و چهارم: فرمت‌های ذخیره‌سازی (Pickle, Joblib)
• 66. فصل شصت و پنجم: مدیریت نسخه مدل‌ها
• 67. فصل شصت و ششم: داشبوردهای مانیتورینگ
• 68. فصل شصت و هفتم: کتابخانه Streamlit برای داشبورد
• 69. فصل شصت و هشتم: ساخت داشبورد نمایش ریسک
• 70. فصل شصت و نهم: نمایش معیارهای عملکرد مدل
• 71. فصل هفتادم: نمایش گزارش‌های انحراف
• 72. فصل هفتاد و یکم: اعلانات و هشدارها
• 73. فصل هفتاد و دوم: اتصال داشبورد به API
• 74. فصل هفتاد و سوم: امنیت در اتوماسیون ریسک اعتباری
• 75. فصل هفتاد و چهارم: حفاظت از داده‌های حساس
• 76. فصل هفتاد و پنجم: مدیریت دسترسی‌ها
• 77. فصل هفتاد و ششم: تست و اعتبارسنجی سیستم اتوماسیون
• 78. فصل هفتاد و هفتم: تست واحد (Unit Testing)
• 79. فصل هفتاد و هشتم: تست یکپارچگی (Integration Testing)
• 80. فصل هفتاد و نهم: تست عملکرد (Performance Testing)
• 81. فصل هشتادم: مقیاس‌پذیری سیستم
• 82. فصل هشتاد و یکم: استفاده از Docker برای کانتینرسازی
• 83. فصل هشتاد و دوم: مقدمه‌ای بر Orchestration
• 84. فصل هشتاد و سوم: استفاده از Kubernetes
• 85. فصل هشتاد و چهارم: پیاده‌سازی در محیط ابری (AWS, Azure, GCP)
• 86. فصل هشتاد و پنجم: بهترین شیوه‌ها در اتوماسیون ریسک اعتباری
• 87. فصل هشتاد و ششم: مستندسازی جامع سیستم
• 88. فصل هشتاد و هفتم: گزارش‌دهی منظم
• 89. فصل هشتاد و هشتم: بازبینی دوره‌ای مدل‌ها
• 90. فصل هشتاد و نهم: تحلیل علل انحراف
• 91. فصل نودم: درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
• 92. فصل نود و یکم: چالش‌های پیاده‌سازی اتوماسیون
• 93. فصل نود و دوم: مدیریت تغییرات در سازمان
• 94. فصل نود و سوم: همکاری بین تیم‌ها
• 95. فصل نود و چهارم: ملاحظات قانونی و انطباقی
• 96. فصل نود و پنجم: مقررات حریم خصوصی داده‌ها
• 97. فصل نود و ششم: آینده اتوماسیون ریسک اعتباری
• 98. فصل نود و هفتم: هوش مصنوعی مولد در تحلیل ریسک
• 99. فصل نود و هشتم: یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری اعتباری
• 100. فصل نود و نهم: چالش‌ها و فرصت‌های آتی