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).
- Casos de estudio en detección de fraudes, puntuación crediticia y modelización de riesgos.
Básicos 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 la predicción financiera
- Regresión lineal y logística.
- Árbol de decisiones y bosques aleatorios.
- Evaluación del rendimiento del modelo (precisión, exactitud, recall, 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 del fraude.
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 de modelos 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 en tiempo real e 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 normativo (p. ej., RGPD, explicabilidad).
- Monitoreo y reentrenamiento de modelos en entornos de producción.
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.
- Oficiales de riesgo.
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
