Temario del curso
Introducción al Aprendizaje Automático en las Finanzas
- Visión general de la IA y el ML en la industria financiera
- Tipos de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, aprendizaje por refuerzo)
- Estudios de casos sobre detección de fraudes, asignación de puntajes de crédito y modelización de riesgos
Bases 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 Predicciones Financieras
- Regresión lineal y logística
- Árboles de decisión y bosques aleatorios (random forests)
- Evaluación del rendimiento del modelo (precisión, exactitud, recuperación/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 fraudes
Puntaje de Crédito y Modelización de Riesgos
- Construcción de modelos de puntaje 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, RGPD/LOPDGDD, explicabilidad)
- Monitoreo y retiroentrenamiento de modelos en entornos de producción
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de la 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
- Oficiales de riesgo
Testimonios (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
