التنبؤ بتعثر القروض باستخدام التعلم الآلي

تعتمد المؤسسات المالية بشكل كبير على تقييم المخاطر الدقيق لاتخاذ قرارات إقراض مستنيرة وتقليل الخسائر. يعد فهم كيفية الاستفادة من البيانات للتنبؤ بما إذا كان المقترض سيتعثر أحد أكثر المهارات قيمة في التمويل وعلوم البيانات الحديثة. في هذا المساق النصي، ستتعلم كيفية تحويل البيانات المالية الأولية إلى نماذج تنبؤية موثوقة. ستكتسب أساسًا قويًا في مفاهيم المخاطر الائتمانية، ومعالجة البيانات المسبقة، وخوارزميات التعلم الآلي، مما يمكّنك من بناء وتقييم وتفسير النماذج التي تتنبأ بتعثر القروض. ما ستتعلمه: - فهم المصطلحات الرئيسية للمخاطر الائتمانية والمفاهيم الأساسية وآليات التنبؤ بتعثر القروض. - تنظيف ومعالجة مجموعات البيانات المالية مسبقًا باستخدام مكتبات معالجة البيانات الحديثة في Python. - التعامل مع بيانات الائتمان غير المتوازنة للغاية باستخدام تقنيات قياسية في الصناعة لضمان تنبؤات قوية. - تدريب وضبط مصنفات التعلم الآلي مثل الانحدار اللوجستي والنماذج القائمة على الأشجار. - تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مالية واقعية مثل الدقة، والاستدعاء، و ROC-AUC. - تحليل أهمية الميزات لفهم خصائص المقترض التي تدفع مخاطر التعثر. يبدأ هذا المساق بتعريفات مالية وبيانات أساسية قبل أن يرشدك خطوة بخطوة خلال التحليل الاستكشافي، وإعداد البيانات، وتدريب النموذج، والتقييم النهائي. تم تصميم هذا البرنامج للمبتدئين وعلماء البيانات الطموحين والمتخصصين في التمويل، ولا يتطلب أي خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ في بناء مهاراتك في علوم البيانات المالية اليوم.