Temario del curso
Introducción a la IA en el Sector Financiero
- Visión general de las aplicaciones de IA en finanzas (detección de fraude, trading algorítmico, evaluación de riesgos)
- Introducción a los principios del análisis de datos y tipos de datos financieros
- Consideraciones éticas y cumplimiento regulatorio en la implementación de 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 del mercado, datos de clientes)
- Técnicas de limpieza, normalización y transformación de datos
- Ingeniería de funciones para mejorar el análisis de datos
- Preprocesamiento de un conjunto de datos financieros para su análisis
Algoritmos de Aprendizaje Automático para Datos Financieros
- Algoritmos de aprendizaje supervisado (regresión lineal, árboles de decisión, bosques aleatorios)
- Aprendizaje no supervisado para la detección de anomalías (agrupamiento k-means, DBSCAN)
- Análisis de estudios de caso: modelos de puntuación crediticia y gestión de riesgos
- Construcción de un modelo supervisado para predecir precios de acciones
Técnicas Avanzadas de IA y Optimización de Modelos
- Modelos de aprendizaje profundo para datos financieros (LSTM para pronóstico de series temporales)
- Introducción al aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones en estrategias comerciales
- Ajuste de hiperparámetros y validación del modelo
- Implementación de LSTM para datos de series temporales financieras
Visualización, Interpretación e Informes
- Mejores prácticas de visualización de datos utilizando bibliotecas (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Interpretación de las salidas del modelo para obtener información empresarial
- Creación de informes integrales para los interesados
- Análisis y presentación de datos financieros utilizando un flujo de trabajo completo de IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python/R
- Comprensión de terminología financiera y estadística básica
Público Objetivo
- Analistas financieros
- Científicos de datos
- Gestores de riesgo
Testimonios (4)
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
Curso - Fundamentos de Integración de Datos Pentaho
Deepthi estaba muy atenta a mis necesidades, podía percibir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo mantenerse atrás y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y aseguró que pudiera utilizar las nuevas funciones/herramientas por mí mismo, primero mostrándome y luego dejándome recrear los elementos por mí mismo, lo cual ayudó mucho a consolidar la formación. ¡No podría estar más satisfecho con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Traducción Automática
estaba muy preparado - y es muy simpático
Oliver - Post CH AG
Curso - Splunk Fundamentals
Traducción Automática
muchos ejercicios prácticos
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curso - Splunk Data Administration
Traducción Automática
