, ,

کتاب پیاده‌سازی مدل‌های امتیازدهی اعتباری با پایتون: یک رویکرد خودکار

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیاده‌سازی مدل‌های امتیازدهی اعتباری با پایتون: یک رویکرد خودکار”

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

پیمایش به بالا