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Temario del curso

Introducción al Machine Learning en Finanzas

  • Visión general de la IA y el ML en la industria financiera.
  • Tipos de machine learning (supervisado, no supervisado, aprendizaje por refuerzo).
  • Estudios de casos en detección de fraude, score de crédito y modelización de riesgos.

Python y Manejo Básico de Datos

  • Uso de Python para manipulación y análisis de datos.
  • Exploración de conjuntos de datos financieros con Pandas y NumPy.
  • Visualización de datos usando Matplotlib y Seaborn.

Aprendizaje Supervisado para Predicción Financiera

  • Regresión lineal y logística.
  • Árboles de decisión y bosques aleatorios.
  • Evaluación del rendimiento del modelo (precisión, exactitud, recall, AUC).

Aprendizaje No Supervisado y Detección de Anomalías

  • Técnicas de agrupación (K-means, DBSCAN).
  • Análisis de Componentes Principales (PCA).
  • Detección de valores atípicos para la prevención de fraude.

Score de Crédito y Modelización de Riesgos

  • Construcción de modelos de score de crédito usando regresión logística y algoritmos basados en árboles.
  • Manejo de conjuntos de datos desequilibrados en aplicaciones de riesgo.
  • Interpretabilidad del modelo y equidad en la toma de decisiones financieras.

Detección de Fraude con Machine Learning

  • Tipos comunes de fraude financiero.
  • Uso de algoritmos de clasificación para la detección de anomalías.
  • Estrategias de puntuación en tiempo real y despliegue.

Despliegue de Modelos y Ética en la IA Financiera

  • Despliegue de modelos con Python, Flask o plataformas en la nube.
  • Consideraciones éticas y cumplimiento regulatorio (p. ej., RGPD, explicabilidad).
  • Monitoreo y reentrenamiento de modelos en entornos de producción.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de estadística básica y conceptos financieros.
  • Experiencia con Excel u otras herramientas de análisis de datos.
  • Conocimientos básicos de programación (preferiblemente en Python).

Público objetivo

  • Analistas financieros.
  • Actuarios.
  • Jefes de riesgo.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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