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Temario del curso

Introducción al Aprendizaje Automático en las Finanzas

  • Descripción general de la IA y el Aprendizaje Automático en la industria financiera
  • Tipos de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, por refuerzo)
  • Estudios de caso en detección de fraudes, puntuación de crédito y modelización de riesgos

Conceptos Básicos de Python y Manejo de Datos

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

Aprendizaje Supervisado para la Predicción Financiera

  • Regresión lineal y logística
  • Árboles de decisión y bosques aleatorios (random forests)
  • Evaluación del rendimiento del modelo (precisión, exactitud, sensibilidad/llamada, 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

Puntuación de Crédito y Modelización de Riesgos

  • Construcción de modelos de puntuación de crédito utilizando 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 y despliegue en tiempo real

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, GDPR, explicabilidad)
  • Monitoreo y retrenamiento de modelos en entornos de producción

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de estadística 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
  • Oficiales de riesgo
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (5)

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