Temario del curso
Introducción al aprendizaje automático en finanzas
- Visión general de la IA y el aprendizaje automático en la industria financiera
- Tipos de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, aprendizaje por refuerzo)
- Estudios de casos en detección de fraudes, puntuación crediticia y modelización de riesgos
Bases de Python y manejo de datos
- Uso de Python para la manipulación y el análisis de datos
- Exploración de conjuntos de datos financieros con Pandas y NumPy
- Visualización de datos utilizando Matplotlib y Seaborn
Aprendizaje supervisado para predicción financiera
- Regresión lineal y logística
- Árboles de decisión y bosques aleatorios
- Evaluación del rendimiento del modelo (exactitud, precisión, recall, AUC)
Aprendizaje no supervisado y detección de anomalías
- Técnicas de agrupación (K-means, DBSCAN)
- Análisis de componentes principales (ACP/PCA)
- Detección de valores atípicos para la prevención de fraudes
Puntuación crediticia y modelización de riesgos
- Construcción de modelos de puntuación crediticia 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
- Puntuación en tiempo real y estrategias de implementación
Implementación de modelos y ética en la IA financiera
- Despliegue de modelos con Python, Flask o plataformas en la nube
- Consideraciones éticas y cumplimiento regulatorio (p. ej., RGPD, explicabilidad)
- Monitoreo y reentrenamiento de modelos en entornos de producción
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de estadísticas básicas 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 riesgos
Reseñas (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
