Credit Risk Modelling & Credit Scoring with Machine Learning

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

مرحبًا بك في دورة نمذجة مخاطر الائتمان وتسجيل الائتمان من خلال دورة التعلم الآلي. هذه دورة تدريبية شاملة تعتمد على المشروعات حيث ستتعلم خطوة بخطوة كيفية إنشاء نموذج لتقييم مخاطر الائتمان وتسجيل الائتمان باستخدام الانحدار اللوجستي والغابة العشوائية وK Nearest Neighbors. تعد هذه الدورة مزيجًا مثاليًا بين التعلم الآلي وتحليل مخاطر الائتمان، مما يجعلها فرصة مثالية لرفع مستوى مهاراتك في علوم البيانات مع تحسين معرفتك التقنية في إدارة المخاطر. ستركز الدورة بشكل أساسي على ثلاثة جوانب رئيسية، الأول هو تحليل البيانات حيث ستستكشف مجموعة البيانات الائتمانية من زوايا متعددة، والثاني هو النمذجة التنبؤية حيث ستتعلم كيفية بناء نظام تقييم مخاطر الائتمان وتسجيل الائتمان باستخدام التعلم الآلي، والثالث هو تقييم دقة النموذج وأدائه. في الجلسة التمهيدية، ستتعلم الأساسيات الأساسية لتحليل مخاطر الائتمان، مثل التعرف على حالات استخدامه في الصناعات المصرفية والمالية، والتعرف على المزيد حول نماذج التعلم الآلي التي سيتم استخدامها، وستتعرف أيضًا على التحديات والقيود الفنية في نمذجة مخاطر الائتمان. بعد ذلك، في القسم التالي، ستتعلم كيفية عمل نموذج تقييم مخاطر الائتمان. سيغطي هذا القسم جمع البيانات، والمعالجة المسبقة للبيانات، واختيار الميزات، وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، واختيار النموذج، والتدريب النموذجي، وتقييم مخاطر الائتمان، وتعيين درجة الائتمان، وتقييم النموذج، ونشر النموذج. بعد ذلك، ستتعرف أيضًا على العديد من العوامل التي تساهم في درجة الائتمان، على سبيل المثال، مثل تاريخ الدفع، ونسبة استخدام الائتمان، وطول تاريخ الائتمان، والديون المستحقة، والمزيج الائتماني، والاستفسارات الائتمانية الجديدة. بعد أن تعلمت كل المعرفة اللازمة حول تحليل مخاطر الائتمان، سنبدأ المشروع. أولاً، سيتم إرشادك خطوة بخطوة حول كيفية إعداد Google Colab IDE. بالإضافة إلى ذلك، ستتعلم أيضًا كيفية العثور على مجموعة بيانات الائتمان وتنزيلها من Kaggle. بمجرد الانتهاء من إعداد كل شيء، سندخل إلى قسم المشروع الأول حيث ستستكشف مجموعة البيانات الائتمانية من زوايا مختلفة، وليس ذلك فحسب، بل ستقوم أيضًا بتصور البيانات ومحاولة تحديد الأنماط. في الجزء الثاني، ستتعلم خطوة بخطوة كيفية بناء نماذج تقييم مخاطر الائتمان وأنظمة تسجيل الائتمان باستخدام الانحدار اللوجستي والغابة العشوائية وK Nearest Neighbour. وفي الوقت نفسه، في الجزء الثالث، سوف تتعلم كيفية تقييم دقة وأداء النموذج باستخدام عدة طرق مثل التحقق من الصحة والدقة والاستدعاء. أخيرًا، في نهاية الدورة، سننشر نموذج التعلم الآلي هذا باستخدام Gradio وسنجري اختبارًا للتأكد من أن النموذج يعمل بكامل طاقته وينتج نتائج دقيقة. أولاً وقبل كل شيء، قبل الدخول في الدورة، نحتاج أن نسأل أنفسنا هذا السؤال: لماذا يجب علينا بناء نموذج لتقييم مخاطر الائتمان ونظام تسجيل الائتمان؟ حسنا، هنا جوابي. في النظام البيئي المالي الحالي، يعد التقييم الدقيق لمخاطر الائتمان وتسجيلها أمرًا ضروريًا للبنوك والمؤسسات المالية لاتخاذ قرارات إقراض مستنيرة. ومع التعقيد المتزايد للأسواق المالية وسلوك العملاء، فإن الأساليب التقليدية وحدها قد لا تكون كافية. ومن خلال الاستفادة من قوة خوارزميات التعلم الآلي والرؤى المستندة إلى البيانات، يمكننا تعزيز دقة اتخاذ القرار، وتخفيف مخاطر الائتمان بشكل فعال، وتحسين ممارسات الإقراض. علاوة على ذلك، فإن إتقان المهارات اللازمة لبناء نماذج مخاطر الائتمان المتطورة وأنظمة التسجيل يمكن أن يؤدي إلى العديد من الفرص الوظيفية في قطاعات التكنولوجيا المالية. وفيما يلي الأشياء التي يمكنك توقع تعلمها من هذه الدورة:

• تعرف على الأساسيات الأساسية لتحليل مخاطر الائتمان، والتحديات والقيود الفنية في نمذجة مخاطر الائتمان، وحالات استخدام تقييم مخاطر الائتمان في الصناعات المصرفية والمالية
• تعرف على كيفية عمل نماذج تقييم مخاطر الائتمان. سيغطي هذا القسم جمع البيانات، والمعالجة المسبقة، واختيار الميزات، وتقسيم اختبار التدريب، واختيار النموذج، والتدريب على النموذج. تقييم مخاطر الائتمان ونقاطه وتقييم النموذج ونشر النموذج
• تعرف على العوامل التي تؤثر على درجة الائتمان، مثل تاريخ الدفع ونسبة استخدام الائتمان وطول تاريخ الائتمان والديون المستحقة والمزيج الائتماني والاستفسارات الائتمانية الجديدة
• تعرف على كيفية العثور على مجموعة بيانات الائتمان وتنزيلها من Kaggle
• تعرف على كيفية تنظيف مجموعة البيانات عن طريق إزالة القيم المفقودة والتكرارات
• تعرف على كيفية العثور على الارتباط بين نسبة الدين إلى الدخل والتخلف عن السداد المعدل
• تعرف على كيفية تحليل العلاقة بين نية القرض ومبلغ القرض ومعدل التخلف عن السداد
• تعرف على كيفية إنشاء نموذج تقييم مخاطر الائتمان باستخدام الانحدار اللوجستي
• تعرف على كيفية إنشاء نموذج تقييم مخاطر الائتمان باستخدام الغابة العشوائية
• تعرف على كيفية إنشاء نموذج تقييم مخاطر الائتمان باستخدام K Nearest Neighbor
• تعرف على كيفية تحليل العلاقة بين الديون المستحقة ودرجة الائتمان
• تعرف على كيفية التنبؤ بدرجة الائتمان باستخدام شجرة القرارات الانحدار
• تعرف على كيفية نشر نموذج التعلم الآلي باستخدام Gradio
• تعرف على كيفية تقييم دقة وأداء النموذج باستخدام الدقة والاستدعاء والتحقق المتبادل

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)