Дата публикации:
ВКР 75 с., 18 рис., 30 источн., 9 прил.
СКОРИНГ, МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ, ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА, МИКРОФИНАНСОВАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ, PYTHON
В работе формулируются предложения по внедрению автоматизированного решения в области скоринг - оценки кредитоспособности заемщиков в деятельность микрофинансовой организации. Рассматриваются технологии обработки данных, на которых построены модели скоринга, делается выбора в пользу моделей, построенных на методах машинного обучения. Проектируется архитектура информационной системы скоринг-анализа, разрабатывается программная реализация модели машинного обучения на основе градиентного бустинга для оценки кредитоспособности заемщика.
Объект исследования – скоринг в микрофинансовой организации.
Цель выпускной квалификационной работы – проектирование информационной системы скоринг-анализа для микрофинансовой организации, раз-работка программной реализации модели скоринг-анализа.
Методы и средства исследования и разработки: методы проектирования: стандарты IDEF0 – методология функционального проектирования и DFD - диаграммы потоков данных; универсальный язык моделирования UML, средства проектирования BPWin; инструментальные средства программной реализации: инструментальная среда Anaconda, язык Python, библиотеки реализации методов машинного обучения.
Требования к аппаратно-программным средствам: операционная система Windows, Linux, Ubunta и др., виртуальная среда для поддержки Python, облачная среда для развертывания базы ClickHouse.
Область применения – организации по оценке кредитоспособности заемщиков.
архив содержит текст пояснительной записки, исходные файлы, текст программы на языке Python, файл в формате mp4 для демонстрации работы программы
Цена: 20 $.
Диплом по направлению 09.03.01 "Информатика и вычислите
ВКР 75 с., 18 рис., 30 источн., 9 прил.
СКОРИНГ, МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ, ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА, МИКРОФИНАНСОВАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ, PYTHON
В работе формулируются предложения по внедрению автоматизированного решения в области скоринг - оценки кредитоспособности заемщиков в деятельность микрофинансовой организации. Рассматриваются технологии обработки данных, на которых построены модели скоринга, делается выбора в пользу моделей, построенных на методах машинного обучения. Проектируется архитектура информационной системы скоринг-анализа, разрабатывается программная реализация модели машинного обучения на основе градиентного бустинга для оценки кредитоспособности заемщика.
Объект исследования – скоринг в микрофинансовой организации.
Цель выпускной квалификационной работы – проектирование информационной системы скоринг-анализа для микрофинансовой организации, раз-работка программной реализации модели скоринг-анализа.
Методы и средства исследования и разработки: методы проектирования: стандарты IDEF0 – методология функционального проектирования и DFD - диаграммы потоков данных; универсальный язык моделирования UML, средства проектирования BPWin; инструментальные средства программной реализации: инструментальная среда Anaconda, язык Python, библиотеки реализации методов машинного обучения.
Требования к аппаратно-программным средствам: операционная система Windows, Linux, Ubunta и др., виртуальная среда для поддержки Python, облачная среда для развертывания базы ClickHouse.
Область применения – организации по оценке кредитоспособности заемщиков.
архив содержит текст пояснительной записки, исходные файлы, текст программы на языке Python, файл в формате mp4 для демонстрации работы программы
Цена: 20 $.
