توضیحات

مدل سازی ریسک اعتباری با پایتون

نام دوره : Credit Risk Modeling in Python 2022

پیش نیاز:

• تجربه قبلی نیاز نیست. ما از اصول اولیه شروع خواهیم کرد
• شما باید Anaconda و Python را نصب کنید. ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه این کار را مرحله به مرحله انجام دهید

توضیحات:

دوره کاملا جدید!!

سلام! به مدل سازی ریسک اعتباری در پایتون خوش آمدید. تنها دوره آنلاینی که به شما می آموزد چگونه بانک ها از مدل سازی علم داده در پایتون برای بهبود عملکرد خود و رعایت الزامات قانونی استفاده می کنند.

اگر به حرفه علم داده علاقه دارید، دوره مدل سازی ریسک اعتباری با پایتون برای شما عالی است.

در اینجا دلیل آن است:

• · مدرس یک متخصص اثبات شده است
• · دوره مناسب برای مبتدیان است. ما با تئوری و پیش پردازش داده های اولیه شروع می کنیم و به تدریج یک تمرین کامل را پیش روی شما حل می کنیم
• · هر چیزی که ما پوشش می دهیم به روز و مرتبط با توسعه امروزی مدل های پایتون برای صنعت بانکداری است.
• · این تنها دوره آنلاینی است که تصویر کاملی از ریسک اعتباری در پایتون را نشان می دهد. (استفاده از تکنیک های پیشرفته برای مدل سازی هر سه جنبه معادله ضرر مورد انتظار – PD، LGD، و EAD) از جمله ایجاد یک کارت امتیازی از ابتدا
• · در اینجا ما به شما نشان می دهیم که چگونه می توانید مدل هایی ایجاد کنید که با مقررات بازل II و بازل III مطابقت دارند که سایر دوره ها به ندرت به آنها اشاره می کنند.
• · قرار نیست با داده های جعلی کار کنیم. مجموعه داده استفاده شده در این دوره یک نمونه واقعی واقعی است
• · شما می توانید با نشان دادن مهارت هایی که در بازار کار به شدت مورد تقاضا هستند، سبد علم داده خود را متمایز کنید.
• · مهم ترین چیز – شما می توانید به طور مستقیم ببینید که چگونه یک کار علم داده در دنیای واقعی حل می شود

اکثر دوره های علوم داده چندین چارچوب را پوشش می دهند، اما از قسمت پیش پردازش و تئوری صرف نظر می کنند.

این مانند این است که قبل از اینکه بتوانید یک بطری شراب را باز کنید یاد بگیرید چگونه شراب را بچشید.

ما این کار را نمی کنیم. هدف ما کمک به شما برای ایجاد یک پایه محکم است.

ما از شما می خواهیم که تئوری را مطالعه کنید، بیاموزید که چگونه داده هایی را که لزوماً در “دوستانه ترین” قالب نیستند، از قبل پردازش کنید.

در طول دوره مدل سازی ریسک اعتباری با پایتون، چندین تکنیک مهم علم داده را پوشش خواهیم داد.

• – Weight of evidence
• – Information value
• – Fine classing
• – Coarse classing
• – Linear regression
• – Logistic regression
• – Area Under the Curve
• – Receiver Operating Characteristic Curve
• – Gini Coefficient
• – Kolmogorov-Smirnov
• – Assessing Population Stability
• – Maintaining a model

دوره مدل سازی ریسک اعتباری با پایتون برای چه کسانی است:

• اگر دانشجوی علوم داده ای هستید که علاقه مند به بهبود مهارت های خود هستید، باید این دوره را بگذرانید
• اگر می خواهید در مدل سازی ریسک اعتباری تخصص داشته باشید، باید این دوره را بگذرانید
• این دوره همچنین برای مبتدیان ایده آل است، زیرا از اصول اولیه شروع می شود و به تدریج مهارت های شما را افزایش می دهد.
• اگر می خواهید شغلی عالی داشته باشید، این دوره برای شما مناسب است