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Temario del curso

Introducción al aprendizaje automático en las finanzas

  • Visión general de la IA y el machine learning en la industria financiera
  • Tipos de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, por refuerzo)
  • Casos prácticos en detección de fraude, evaluación crediticia y modelado de riesgos

Fundamentos 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 mediante Matplotlib y Seaborn

Aprendizaje supervisado para la predicción financiera

  • Regresión lineal y logística
  • Árboles de decisión y bosques aleatorios
  • Evaluación del rendimiento del modelo (precisión, exactitud, sensibilidad, 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 fraude

Evaluación crediticia y modelado de riesgos

  • Construcción de modelos de evaluación crediticia utilizando regresión logística y algoritmos basados en árboles
  • Manejo de conjuntos de datos desbalanceados en aplicaciones de riesgo
  • Interpretabilidad del modelo e imparcialidad en la toma de decisiones financieras

Detección de fraude 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 reentrenamiento de modelos en entornos productivos

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
  • Responsables de gestión de riesgos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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