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Temario del curso
Introducción a la IA en el sector financiero
- Visión general de las aplicaciones de IA en las finanzas (detección de fraudes, trading algorítmico, evaluación de riesgos)
- Introducción al análisis de datos: principios y tipos de datos financieros
- Consideraciones éticas y cumplimiento normativo en la implementación de la IA
- Configuración del entorno Python/R para el análisis de datos financieros
Recopilación y preprocesamiento de datos
- Fuentes de datos en el sector financiero (datos bursátiles, índices bursátiles, datos de clientes)
- Técnicas de limpieza, normalización y transformación de datos
- Ingeniería de características para mejorar el análisis de datos
- Preprocesamiento de un conjunto de datos financieros para su análisis
Machine Learning Algoritmos para datos financieros
- Algoritmos de aprendizaje supervisado (regresión lineal, árboles de decisión, bosque aleatorio)
- Aprendizaje no supervisado para la detección de anomalías (agrupación en clústeres k-means, DBSCAN)
- Análisis de casos prácticos: Modelos de calificación crediticia y gestión de riesgos
- Creación de un modelo supervisado para predecir los precios de las acciones
Técnicas avanzadas de IA y optimización de modelos
- Modelos de aprendizaje profundo para datos financieros (LSTM para la previsión de series temporales)
- Introducción al aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones en estrategias de trading
- Ajuste de hiperparámetros y validación de modelos
- Implementación de LSTM para datos de series temporales financieras
Visualización, interpretación e informes
- Mejores prácticas de visualización de datos mediante bibliotecas (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Interpretación de los resultados del modelo para obtener información empresarial
- Creación de informes completos para las partes interesadas
- Analice y presente datos financieros mediante un flujo de trabajo completo de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación Python/R
- Comprensión de la terminología financiera y estadísticas básicas
Audiencia
- Analistas financieros
- Científicos de datos
- Gestores de riesgos
28 Horas
Testimonios (5)
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Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
la facilidad de explicacion y el robusto conocimiento del profesor
JOSE FERNANDO MELO - MCGRAW-HILL INTERAMERICANA
Curso - Alteryx Advanced
Los ejercicios prácticos, el orden del curso, las explicaciones fueron claras
Cristina Morales - SOFI de Chihuahua SA de CV
Curso - Alteryx for Data Analysis
Muy bien articulado y explicado
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Curso - Alteryx for Developers
Traducción Automática
Linear regression - the algorithm to predict the trend
