سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی مدل‌های امتیازدهی اعتباری با پایتون: یک رویکرد خودکار

کتاب پیاده‌سازی مدل‌های امتیازدهی اعتباری با پایتون: یک رویکرد خودکار

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

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

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی مدل‌های امتیازدهی اعتباری با پایتون: یک رویکرد خودکار

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت ریسک اعتباری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: اعتبار و امتیازدهی اعتباری
  • 2. اهمیت امتیازدهی اعتباری در سیستم مالی
  • 3. نقش پایتون در تحلیل داده و یادگیری ماشین
  • 4. هدف دوره: پیاده‌سازی خودکار مدل‌های امتیازدهی
  • 5. مروری بر مفاهیم اساسی امتیازدهی اعتباری
  • 6. انواع داده‌های مورد نیاز برای مدل‌های اعتباری
  • 7. مراحل کلی ساخت مدل امتیازدهی اعتباری
  • 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 9. معرفی کتابخانه‌های کلیدی: Pandas، NumPy
  • 10. کار با داده‌های مالی و اعتباری در Pandas
  • 11. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 13. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
  • 14. تبدیل متغیرهای کیفی به کمی
  • 15. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای مدل‌های اعتباری
  • 16. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 17. تکنیک‌های انتخاب ویژگی
  • 18. شاخص‌های مهم در ارزیابی کیفیت ویژگی
  • 19. آشنایی با مدل‌های آماری سنتی
  • 20. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 21. تفسیر پارامترهای مدل رگرسیون لجستیک
  • 22. محدودیت‌های رگرسیون لجستیک
  • 23. معرفی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 25. نحوه ساخت درخت تصمیم
  • 26. مزایا و معایب درخت تصمیم
  • 27. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 28. موتورهای Gradient Boosting: XGBoost، LightGBM
  • 29. پیاده‌سازی XGBoost برای امتیازدهی اعتباری
  • 30. پیاده‌سازی LightGBM برای امتیازدهی اعتباری
  • 31. مزایای مدل‌های Boosting
  • 32. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 33. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 34. کاربرد شبکه‌های عصبی در امتیازدهی اعتباری
  • 35. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده با Keras/TensorFlow
  • 36. مفهوم تقسیم داده: آموزش، اعتبارسنجی، آزمون
  • 37. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 38. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 39. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 40. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 41. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 42. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 43. دقت (Accuracy)
  • 44. صحت (Precision)
  • 45. بازیابی (Recall)
  • 46. امتیاز F1 (F1-Score)
  • 47. منحنی ROC و AUC (Area Under the Curve)
  • 48. تفسیر معیارهای ارزیابی برای مدل‌های اعتباری
  • 49. مدیریت عدم توازن داده‌ها (Imbalanced Data)
  • 50. روش‌های نمونه‌برداری (Sampling Techniques)
  • 51. Under-sampling و Over-sampling
  • 52. SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)
  • 53. کاربرد SMOTE در داده‌های اعتباری
  • 54. ساخت پایپ‌لاین خودکار برای ساخت مدل
  • 55. مفهوم پایپ‌لاین در Scikit-learn
  • 56. ساخت پایپ‌لاین برای مراحل پیش‌پردازش و مدل‌سازی
  • 57. تنظیم پایپ‌لاین برای بهینه‌سازی فراپارامترها
  • 58. مفهوم استقرار (Deployment) مدل
  • 59. روش‌های استقرار مدل‌های امتیازدهی اعتباری
  • 60. استقرار به صورت API RESTful
  • 61. استقرار با استفاده از Flask یا FastAPI
  • 62. ساخت یک API ساده برای امتیازدهی
  • 63. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
  • 64. مانیتورینگ عملکرد مدل در طول زمان
  • 65. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
  • 66. راهکارهای به‌روزرسانی مدل
  • 67. مستندسازی فرآیند امتیازدهی
  • 68. نکات مهم در گزارش‌دهی نتایج مدل
  • 69. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های امتیازدهی اعتباری
  • 70. مقررات و قوانین مربوط به امتیازدهی اعتباری
  • 71. ارزیابی ریسک در طراحی مدل
  • 72. پیاده‌سازی مدل‌های امتیازدهی پیشرفته
  • 73. مدل‌های مبتنی بر آنسامبل (Ensemble Methods)
  • 74. Stacking و Bagging
  • 75. مدل‌سازی مبتنی بر قوانین (Rule-Based Systems)
  • 76. ترکیب مدل‌های یادگیری ماشین و قوانین
  • 77. مدل‌سازی برای پیش‌بینی نکول (Default Prediction)
  • 78. مدل‌سازی برای پیش‌بینی تقلب (Fraud Detection)
  • 79. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی در امتیازدهی
  • 80. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متن
  • 81. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در داده‌های اعتباری
  • 82. مفاهیم توضیح‌پذیری مدل (Explainable AI - XAI)
  • 83. تکنیک‌های XAI: SHAP، LIME
  • 84. تفسیر نتایج مدل با استفاده از SHAP
  • 85. تفسیر نتایج مدل با استفاده از LIME
  • 86. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
  • 87. ابزارها و پلتفرم‌های MLOps
  • 88. مدیریت نسخه داده (Data Versioning)
  • 89. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
  • 90. اهمیت قابلیت تکرارپذیری (Reproducibility)
  • 91. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی مقیاس‌پذیر
  • 92. بهینه‌سازی عملکرد کد پایتون
  • 93. استفاده از کتابخانه‌های موازی‌سازی (Dask، Ray)
  • 94. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 95. یادگیری مداوم (Continuous Learning)
  • 96. بازخورد از سیستم امتیازدهی
  • 97. آینده امتیازدهی اعتباری خودکار
  • 98. تکنولوژی‌های نوظهور در حوزه فین‌تک
  • 99. نقش هوش مصنوعی مولد در امتیازدهی
  • 100. جمع‌بندی و مسیر آینده

📚 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

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

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.