Taller Especializado MACHINE LEARNING APLICADO A LA INDUSTRIA BANCARIA Y MICROFINANZAS

Este taller te ofrece una formación intensiva en la aplicación de Machine Learning a la industria bancaria y microfinanzas. A través de un enfoque práctico y orientado a la resolución de problemas reales, desarrollarás las habilidades para: Identificar las oportunidades para aplicar Machine Learning en la industria financiera. Seleccionar las técnicas de Machine Learning más adecuadas para cada problema. Desarrollar e implementar modelos de Machine Learning eficientes y confiables. Interpretar los resultados de los modelos de Machine Learning y tomar decisiones estratégicas. Comunicar el valor del Machine Learning a los diferentes stakeholders.

Nivel

Dirigido a

Taller especializado para

AVANZADO

Dirigido a

Profesionales que deseen trabajar en el rubro financiero que venden al crédito.

Inversión

Dirigido a

Inversión

Precio regular:

S/ 2100 ó $585

Clases

Duración

Inversión

SESIONES

ASINCRÓNINCAS

Duración

50 horas académicas

9 sesiones

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Duración

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Válido para todas las personas naturales que realicen una compra en tres (3) o seis (6) cuotas.

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CONTENIDO DEL TALLER

MÓDULO 1: Introducción a Python

MÓDULO 2: Modelo de Originación

MÓDULO 3: Modelo de Fuga de Clientes

MÓDULO 4: Sistema de recomendación en Banca

MÓDULO 5: Segmentación de clientes de Banca

MÓDULO 6: Modelo de estimación de ingresos

MÓDULO 7: Análisis de sentimiento en Banca

MÓDULO 8: Presentación de proyecto final

PROCESO DE CIENCIA DE DATOS PARA LOS CASOS

Entendimiento del negocio

Entendimiento del problema
Objetivo del negocio

Entendimiento de los datos

Definición de la variable “target”
Elección y definición del horizonte temporal (ventana de análisis)
Criterios de inclusión y exclusión de información

Preparación de los datos

Exploración de variables (estadíticas, visualización)
Imputación de variables (missing)
Limpieza de variables (outliers, distribución de los datos)
Creación de nuevas variables (Feature Engineering)
Transformación de variables (Feature Engineering: labelenconder, onehotencoder)
Scaling de variables (min-maxscaler, robustscaler,etc)
Análisis variables vs target (visualización)
Correlación de variables
Selección de variables (técnicas paramétricas, técnicas de machine learning)

Modelado

Partición de los datos (train-test)
Balanceo de los datos (Oversampling, undersampling, smote, etc.)
Aplicación de algoritmos (regresión lineal, logística, regularizaciones, decision tree, randomforest, gbm, lightgbm, etc)
GridSearch de hiperparámetros (tuning de modelos)
Ensamble de modelos (voting, stacking, etc)
Validación cruzada

Prueba de estrés

Prueba de estrés

Machine Learning aplicado a la banca y microfinanzas

$585.00

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El dominio de Python aplicado a Analítica para la resolución de casos de ciencia de datos es primordial. Y ¿por qué?, porque cada día las empresas generan más data, el cual tiene que ser explotado estratégicamente en marketing, riesgos, cobranzas, entre otros. Python permite al científico de datos lograr una habilidad altamente competitiva en oportunidades laborales y competencias de ciencia de datos.

INSTRUCTORES

Analytic Leader

Especialista en Modelos Analíticos

Ingeniero de Sistemas e Informá- tica de la UNMSM, Máster en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics en la Universitat Oberta de Catalunya. Actual- mente labora como Analytic Leader en el Grupo Palmas. Cuenta con más de 10 años de experiencia en empresas del rubro banca, seguros y retail.

Especialista en Modelos Analíticos

Ingeniero en Estadística Informáti- ca por la UNALM, Diplomado en Analítica de Negocios y Gestión de la Informacion en CENTRUM y EADA Business School en Barcelo- na. Actualmente labora como Especialista de Modelos Analíticos en Scotiabank, Cuenta con más de 6 años en el sector bancario banca- rios y retail.

Jefe de Operaciones y Finanzas

Especialista en Modelos Analíticos

Jefe de Operaciones y Finanzas

Ingeniero Estadístico por la UNI, cursando una Maestría en Física aplicada en la PUCP, Especializa- ción en Marketing Analítico, Machi- ne Learning y Deep Learning. Actualmente labora como Jefe de Operaciones y Finanzas en Marguzterr y Consultor Analítico de Tu Kompa. Cuenta con más de 6 años de experiencia en Banca , Finanzas, Hubs de Innovación, Mineras y Pesqueras.

Associate Data Scientist

Ingeniero Estadístico e Informático

Jefe de Operaciones y Finanzas

Estadístico Informático por la UNALM con especialización en Machine Learnig por la URP. Actualmente labora en la COE de Advance Analytics de BBVA. Cuenta con más de 3 años de experiencia en proyectos de Inteligencia Artificial en rubros de Banca, E-Commerce, Fintech y Educación.

Ingeniero Estadístico e Informático

Máster en Administración y Direc- ción de Marketing con Especializa- ción en Machine Learning, Big Data, Analytics, Business Intelli- gence, Metodología de la Investi- gación, entre otros. Cuenta con más de 16 años de experiencia en rubros de educa- ción, banca, AFP, previsión, hote- les, minería, finanzas, consumo masivo, telecomunic

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INFORMES

Mishell Bardales | Coordinación

mishell.bardales@datayanalytics.com

(+51) 976 760 803

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🏢RUC: 20600323441

📍Av. Paseo de la República 6941, Lima - Perú

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MÓDULO 2: Modelo de Originación

MÓDULO 3: Modelo de Fuga de Clientes

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