سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اتوماسیون ریسک اعتباری با پایتون: از مدل‌سازی تا مانیتورینگ

کتاب اتوماسیون ریسک اعتباری با پایتون: از مدل‌سازی تا مانیتورینگ

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 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

📚 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.