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Temario del curso

Introducción al Machine Learning en Finanzas

  • Panorama de la IA y el ML en la industria financiera
  • Tipos de machine learning (supervisado, no supervisado, aprendizaje por refuerzo)
  • Casos de estudio en detección de fraude, credit scoring y modelación de riesgos

Python y conceptos básicos de 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, exactitud, recall, 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

Credit Scoring y Modelación de Riesgos

  • Construcción de modelos de credit scoring 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 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 (por ejemplo, GDPR, explicabilidad)
  • Monitoreo y reentrenamiento de modelos en entornos de producción

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento 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
  • Oficialistas de riesgos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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