Temario del curso
Introducción al Aprendizaje Automático en Finanzas
- Descripción general de la IA y el aprendizaje automático en la industria financiera
- Tipos de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, aprendizaje por refuerzo)
- Estudios de caso en detección de fraudes, evaluación de crédito y modelación de riesgos
Conceptos Básicos de Python y Manejo 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, precisión, recuperación, AUC)
Aprendizaje No Supervisado y Detección de Anomalías
- Técnicas de agrupamiento (K-means, DBSCAN)
- Análisis de componentes principales (PCA)
- Detección de valores atípicos para la prevención de fraudes
Evaluación de Crédito y Modelación de Riesgos
- Construcción de modelos de evaluación de crédito usando regresión logística y algoritmos basados en árboles
- Manejo de conjuntos de datos desbalanceados en aplicaciones de riesgo
- Interpretabilidad del modelo y equidad en la toma de decisiones financieras
Detección de Fraudes con Aprendizaje Automático
- 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 normativo (por ejemplo, RGPD, explicabilidad)
- Monitoreo y reentrenamiento de modelos en entornos de producción
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de estadísticas y conceptos financieros
- Experiencia con Excel u otras herramientas de análisis de datos
- Conocimientos básicos de programación (preferiblemente en Python)
Audiencia
- Analistas financieros
- Actuarios
- Oficiales de riesgo
Reseñas (5)
Posibles aplicaciones/ejercicios
Estelle De la Fouchardiere - Advanced Bionics AG
Curso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traducción Automática
Realmente disfruté ver cómo el uso de esta herramienta puede mejorar y automatizar el trabajo. También aprecié la parte inicial donde nos ayudaron a eliminar nuestros prejuicios contra la inteligencia artificial. Los ejemplos son maravillosos.
chiara di egidio - Advanced Bionics AG
Curso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traducción Automática
I liked to get knowledge about new possibilities
Maciej Karolczak - Advanced Bionics AG
Curso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traducción Automática
I like the examples, so we have an idea of what is possible
Deborah Highes
Curso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traducción Automática
me ha abierto la mente a nuevas herramientas que pueden ayudarme en la creación de automatización
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Curso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traducción Automática
