01 DE FEBRERO
SABADOS. 6 : 00 P.M. A 8 : 00 P.M. DOMINGOS 6 : 00 P.M. A 8 : 00 P.M.
28 DE JUNIO
Dirigido a profesionales que desean fortalecer o transformar su perfil hacia la analítica financiera avanzada, tales como:
Analistas financieros y de riesgos
Economistas y contadores
Ingenieros, estadísticos y matemáticos
Profesionales de banca, finanzas, seguros y fintech
Profesionales que buscan migrar a Data Science financiero
Ejecutivos que desean integrar IA en la toma de decisiones
Al finalizar el programa, el participante será capaz de:
Construir modelos predictivos financieros y de riesgo
Desarrollar sistemas de scoring crediticio profesional
Analizar grandes volúmenes de datos bancarios
Predecir morosidad, demanda, volatilidad y riesgos
Detectar fraude y anomalías financieras
Automatizar reportes y procesos financieros con IA
Diseñar dashboards ejecutivos para toma de decisiones
Liderar procesos de transformación digital financiera
ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA APLICADA PARA EL ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGO
Introducción a los fundamentos estadísticos y matemáticos aplicados a datos financieros. El participante aprenderá a interpretar información financiera, medir riesgo, volatilidad y correlaciones, sentando las bases para modelos predictivos y análisis cuantitativo en banca y finanzas.
FUNDAMENTOS DE FINANZAS & ANÁLISIS EXPLORATORIO CON EXCEL Y GOOGLE SHEETS
Desarrollo de los principios financieros esenciales y su aplicación práctica mediante análisis exploratorio de datos. Se trabajará con bases reales del sistema financiero, construcción de indicadores clave, ratios de riesgo y dashboards ejecutivos utilizando Excel y Google Sheets.
ESTADÍSTICA FINANCIERA, PROBABILIDAD & MODELAMIENTO PREDICTIVO CON PYTHON Y R STUDIO
Aplicación de estadística y probabilidad al análisis financiero. Introducción al modelamiento predictivo y construcción de modelos iniciales de scoring crediticio utilizando Python y R, con enfoque en casos reales del sector bancario.
GESTIÓN Y ANÁLISIS FINANCIERO CON SQL SERVER Y MYSQL WORKBENCH
Diseño y gestión de bases de datos financieras. El participante aprenderá modelamiento de datos, procesos ETL, consultas SQL avanzadas y construcción de data marts para análisis de riesgo, créditos, depósitos y cumplimiento regulatorio.
PREDICCIÓN FINANCIERA, ANÁLISIS DE RIESGOS Y SERIES TEMPORALES AVANZADAS CON STATA
Análisis y modelamiento de series temporales financieras. Uso de modelos ARIMA, SARIMA y GARCH para la predicción de tasas, morosidad, volatilidad y variables macroeconómicas aplicadas a la gestión del riesgo financiero.
MODELOS DE PREDICCIÓN FINANCIERA, RIESGO Y FORECASTING CON SERIES TEMPORALES EN STATA
Construcción de modelos predictivos avanzados para banca y finanzas. Se abordará la segmentación de clientes, análisis de comportamiento financiero y desarrollo de aplicaciones analíticas interactivas orientadas a la toma de decisiones.
PROGRAMACIÓN EN PYTHON PARA FORECASTING FINANCIERO, VALORACIÓN DE ACTIVOS Y AUTOMATIZACIÓN INTELIGENTE
Uso de Python para valoración de activos, evaluación de inversiones y automatización de procesos financieros. Se desarrollarán modelos de predicción de precios, demanda y riesgo, además de automatización de reportes financieros con IA.
MACHINE LEARNING SUPERVISADO PARA BANCA Y FINANZAS
Desarrollo de modelos profesionales de Machine Learning aplicados al riesgo crediticio, morosidad, churn y demanda financiera. Se trabajará con algoritmos avanzados como Random Forest, Gradient Boosting y XGBoost bajo estándares regulatorios.
MACHINE LEARNING NO SUPERVISADO, DETECCIÓN DE FRAUDE & ANOMALÍAS FINANCIERAS
Aplicación de técnicas no supervisadas para detección de fraude, segmentación de clientes y cumplimiento AML/KYC. Se desarrollarán sistemas de alerta temprana y análisis de transacciones sospechosas en entornos financieros reales.
VISUALIZACIÓN FINANCIERA, DASHBOARDING & BUSINESS INTELLIGENCE CON POWER BI
Diseño de dashboards ejecutivos para banca y finanzas. El participante aprenderá a construir tableros de riesgo, morosidad, liquidez y rentabilidad, aplicando buenas prácticas de visualización y gobierno de datos.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA, AUTOMATIZACIÓN & SIMULACIÓN CON IA PARA BANCA Y FINANZAS
Implementación de IA generativa en procesos financieros. Se trabajará con ChatGPT, agentes inteligentes, generación de datos sintéticos, automatización de reportes, simulación de escenarios y construcción de asistentes financieros con IA.
ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA APLICADA PARA EL ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGO
Introducción a los fundamentos estadísticos y matemáticos aplicados a datos financieros. El participante aprenderá a interpretar información financiera, medir riesgo, volatilidad y correlaciones, sentando las bases para modelos predictivos y análisis cuantitativo en banca y finanzas.
FUNDAMENTOS DE FINANZAS & ANÁLISIS EXPLORATORIO CON EXCEL Y GOOGLE SHEETS
Desarrollo de los principios financieros esenciales y su aplicación práctica mediante análisis exploratorio de datos. Se trabajará con bases reales del sistema financiero, construcción de indicadores clave, ratios de riesgo y dashboards ejecutivos utilizando Excel y Google Sheets.
ESTADÍSTICA FINANCIERA, PROBABILIDAD & MODELAMIENTO PREDICTIVO CON PYTHON Y R STUDIO
Aplicación de estadística y probabilidad al análisis financiero. Introducción al modelamiento predictivo y construcción de modelos iniciales de scoring crediticio utilizando Python y R, con enfoque en casos reales del sector bancario.
GESTIÓN Y ANÁLISIS FINANCIERO CON SQL SERVER Y MYSQL WORKBENCH
Diseño y gestión de bases de datos financieras. El participante aprenderá modelamiento de datos, procesos ETL, consultas SQL avanzadas y construcción de data marts para análisis de riesgo, créditos, depósitos y cumplimiento regulatorio.
PREDICCIÓN FINANCIERA, ANÁLISIS DE RIESGOS Y SERIES TEMPORALES AVANZADAS CON STATA
Análisis y modelamiento de series temporales financieras. Uso de modelos ARIMA, SARIMA y GARCH para la predicción de tasas, morosidad, volatilidad y variables macroeconómicas aplicadas a la gestión del riesgo financiero.
MODELOS DE PREDICCIÓN FINANCIERA, RIESGO Y FORECASTING CON SERIES TEMPORALES EN STATA
Construcción de modelos predictivos avanzados para banca y finanzas. Se abordará la segmentación de clientes, análisis de comportamiento financiero y desarrollo de aplicaciones analíticas interactivas orientadas a la toma de decisiones.
PROGRAMACIÓN EN PYTHON PARA FORECASTING FINANCIERO, VALORACIÓN DE ACTIVOS Y AUTOMATIZACIÓN INTELIGENTE
Uso de Python para valoración de activos, evaluación de inversiones y automatización de procesos financieros. Se desarrollarán modelos de predicción de precios, demanda y riesgo, además de automatización de reportes financieros con IA.
MACHINE LEARNING SUPERVISADO PARA BANCA Y FINANZAS
Desarrollo de modelos profesionales de Machine Learning aplicados al riesgo crediticio, morosidad, churn y demanda financiera. Se trabajará con algoritmos avanzados como Random Forest, Gradient Boosting y XGBoost bajo estándares regulatorios.
MACHINE LEARNING NO SUPERVISADO, DETECCIÓN DE FRAUDE & ANOMALÍAS FINANCIERAS
Aplicación de técnicas no supervisadas para detección de fraude, segmentación de clientes y cumplimiento AML/KYC. Se desarrollarán sistemas de alerta temprana y análisis de transacciones sospechosas en entornos financieros reales.
VISUALIZACIÓN FINANCIERA, DASHBOARDING & BUSINESS INTELLIGENCE CON POWER BI
Diseño de dashboards ejecutivos para banca y finanzas. El participante aprenderá a construir tableros de riesgo, morosidad, liquidez y rentabilidad, aplicando buenas prácticas de visualización y gobierno de datos.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA, AUTOMATIZACIÓN & SIMULACIÓN CON IA PARA BANCA Y FINANZAS
Implementación de IA generativa en procesos financieros. Se trabajará con ChatGPT, agentes inteligentes, generación de datos sintéticos, automatización de reportes, simulación de escenarios y construcción de asistentes financieros con IA.
