سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پایتون برای خودکارسازی مدیریت ریسک اعتباری: راهنمای گام به گام

کتاب پایتون برای خودکارسازی مدیریت ریسک اعتباری: راهنمای گام به گام

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 پایتون برای خودکارسازی مدیریت ریسک اعتباری: راهنمای گام به گام

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت ریسک اعتباری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: پایتون و مدیریت ریسک اعتباری
  • 2. فصل ۱: مبانی مدیریت ریسک اعتباری
  • 3. فصل ۲: چرا پایتون؟ مزایای پایتون برای خودکارسازی
  • 4. فصل ۳: نصب پایتون و محیط توسعه
  • 5. فصل ۴: آشنایی با ساختارهای داده پایه در پایتون
  • 6. فصل ۵: کار با رشته‌ها و اعداد در پایتون
  • 7. فصل ۶: ساختارهای کنترلی: شرط‌ها و حلقه‌ها
  • 8. فصل ۷: توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 9. فصل ۸: کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن داده‌ها
  • 10. فصل ۹: مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون (NumPy)
  • 11. فصل ۱۰: عملیات پایه با آرایه‌های NumPy
  • 12. فصل ۱۱: مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های تجزیه و تحلیل داده (Pandas)
  • 13. فصل ۱۲: ساخت DataFrame در Pandas
  • 14. فصل ۱۳: انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در DataFrame
  • 15. فصل ۱۴: مدیریت مقادیر از دست رفته در Pandas
  • 16. فصل ۱۵: گروه بندی و تجمیع داده‌ها با Pandas
  • 17. فصل ۱۶: ادغام و اتصال DataFrames
  • 18. فصل ۱۷: مقدمه‌ای بر تجسم داده‌ها (Matplotlib/Seaborn)
  • 19. فصل ۱۸: نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 20. فصل ۱۹: نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 21. فصل ۲۰: نمودارهای جعبه‌ای و نقشه‌ حرارتی
  • 22. فصل ۲۱: تعریف ریسک اعتباری و انواع آن
  • 23. فصل ۲۲: شاخص‌های کلیدی ریسک اعتباری (KRI)
  • 24. فصل ۲۳: مدل‌سازی ریسک اعتباری: مقدمه
  • 25. فصل ۲۴: مدل امتیازدهی اعتباری (Credit Scoring)
  • 26. فصل ۲۵: توسعه یک مدل امتیازدهی ساده با پایتون
  • 27. فصل ۲۶: جمع‌آوری داده‌های مربوط به مشتریان
  • 28. فصل ۲۷: پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های اعتباری
  • 29. فصل ۲۸: مهندسی ویژگی برای مدل امتیازدهی
  • 30. فصل ۲۹: آموزش مدل رگرسیون لجستیک
  • 31. فصل ۳۰: ارزیابی عملکرد مدل امتیازدهی
  • 32. فصل ۳۱: معرفی مدل‌های پیچیده‌تر
  • 33. فصل ۳۲: مدل‌های درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 34. فصل ۳۳: مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 35. فصل ۳۴: مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در مدیریت ریسک
  • 36. فصل ۳۵: شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 37. فصل ۳۶: پیاده‌سازی MLP برای امتیازدهی اعتباری
  • 38. فصل ۳۷: ارزیابی مدل‌های پیشرفته
  • 39. فصل ۳۸: مدیریت ریسک اعتباری سبد سهام (Portfolio)
  • 40. فصل ۳۹: محاسبه نسبت ریسک به بازده
  • 41. فصل ۴۰: مدل‌سازی همبستگی اعتباری
  • 42. فصل ۴۱: معرفی مدل‌های شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 43. فصل ۴۲: پیاده‌سازی شبیه‌سازی مونت کارلو برای ریسک سبد
  • 44. فصل ۴۳: تحلیل حساسیت پارامترها
  • 45. فصل ۴۴: خودکارسازی گزارش‌دهی ریسک اعتباری
  • 46. فصل ۴۵: تولید گزارش‌های خلاصه ریسک
  • 47. فصل ۴۶: ارسال خودکار گزارش‌ها از طریق ایمیل
  • 48. فصل ۴۷: ادغام با پایگاه‌های داده
  • 49. فصل ۴۸: اتصال به پایگاه داده‌های SQL با پایتون
  • 50. فصل ۴۹: خواندن داده‌ها از پایگاه داده
  • 51. فصل ۵۰: نوشتن نتایج مدل به پایگاه داده
  • 52. فصل ۵۱: مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 53. فصل ۵۲: مقدمه‌ای بر Apache Spark و PySpark
  • 54. فصل ۵۳: بارگذاری داده‌ها در Spark DataFrame
  • 55. فصل ۵۴: عملیات پایه با Spark DataFrame
  • 56. فصل ۵۵: اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در Spark
  • 57. فصل ۵۶: خودکارسازی وظایف تکراری
  • 58. فصل ۵۷: استفاده از Cron Job برای اجرای اسکریپت‌ها
  • 59. فصل ۵۸: ساخت داشبوردهای تعاملی (Dash/Streamlit)
  • 60. فصل ۵۹: مقدمه‌ای بر Dash
  • 61. فصل ۶۰: ساخت یک داشبورد پایه ریسک اعتباری با Dash
  • 62. فصل ۶۱: مقدمه‌ای بر Streamlit
  • 63. فصل ۶۲: ساخت یک داشبورد ساده با Streamlit
  • 64. فصل ۶۳: مدیریت استثناها و خطاها در پایتون
  • 65. فصل ۶۴: اصول مدیریت خطا (Error Handling)
  • 66. فصل ۶۵: استفاده از بلوک‌های try-except
  • 67. فصل ۶۶: ثبت وقایع (Logging) برای ردیابی
  • 68. فصل ۶۷: ساخت سیستم هشدار ریسک اعتباری
  • 69. فصل ۶۸: تعریف آستانه‌های هشدار
  • 70. فصل ۶۹: پیاده‌سازی منطق هشدار
  • 71. فصل ۷۰: ارسال هشدارها به سیستم‌های مدیریت رویداد
  • 72. فصل ۷۱: آشنایی با API ها و ادغام خارجی
  • 73. فصل ۷۲: فراخوانی API های داده‌های اقتصادی
  • 74. فصل ۷۳: دریافت داده‌های اعتباری از منابع خارجی
  • 75. فصل ۷۴: استفاده از کتابخانه Requests در پایتون
  • 76. فصل ۷۵: امنیت در خودکارسازی مدیریت ریسک
  • 77. فصل ۷۶: حفاظت از داده‌های حساس
  • 78. فصل ۷۷: مدیریت رمزهای عبور و اعتبارنامه‌ها
  • 79. فصل ۷۸: اصول رمزنگاری پایه
  • 80. فصل ۷۹: استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 81. فصل ۸۰: آماده‌سازی کد برای تولید
  • 82. فصل ۸۱: کانتینرسازی با Docker (مقدماتی)
  • 83. فصل ۸۲: مقدمه‌ای بر Azure/AWS برای استقرار
  • 84. فصل ۸۳: مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی کد
  • 85. فصل ۸۴: شناسایی نقاط کندی در اسکریپت‌ها
  • 86. فصل ۸۵: استفاده از پروفایلرها
  • 87. فصل ۸۶: بهینه‌سازی محاسبات NumPy و Pandas
  • 88. فصل ۸۷: مدیریت تغییرات مدل (Model Drift)
  • 89. فصل ۸۸: نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
  • 90. فصل ۸۹: تکنیک‌های تشخیص Drift
  • 91. فصل ۹۰: بازآموزی خودکار مدل‌ها
  • 92. فصل ۹۱: اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 93. فصل ۹۲: اهمیت داده‌های با کیفیت
  • 94. فصل ۹۳: نقش پایتون در اطمینان از کیفیت داده
  • 95. فصل ۹۴: اتوماسیون فرآیندهای اعتبارسنجی
  • 96. فصل ۹۵: مطالعات موردی (Case Studies)
  • 97. فصل ۹۶: خودکارسازی امتیازدهی وام خرد
  • 98. فصل ۹۷: مدیریت ریسک اعتباری شرکت‌های کوچک
  • 99. فصل ۹۸: تحلیل ریسک اعتباری مشتریان سازمانی
  • 100. فصل ۹۹: آینده پایتون در مدیریت ریسک اعتباری

📚 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.