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CURSO DE ANÁLISIS PREDICTIVO Y MODELOS SUPERVISADOS PARA BANCA Y FINANZAS

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Original price was: $ 97.23.Current price is: $ 41.67.

¿Qué aprenderás en este curso?

  • Diseñar y entrenar modelos supervisados con algoritmos de regresión y árboles de decisión. Evaluar y validar modelos con métricas clave y técnicas de validación cruzada. Optimizar modelos mediante selección de variables y ajuste de hiperparámetros. Aplicar modelos predictivos a casos reales: scoring crediticio, segmentación y proyecciones.

Publico objetivo

  • Este curso está dirigido a:

    • Analistas financieros, economistas y profesionales de banca que deseen aplicar modelos de predicción.
    • Científicos de datos y desarrolladores interesados en aplicaciones de ML en finanzas.
    • Profesionales que trabajan con riesgos, inversiones, seguros o big data financiero.
    • Estudiantes o egresados de economía, ingeniería o administración con enfoque cuantitativo.

Resultados esperados

  • Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

    • Comprensión sólida de modelos supervisados y su aplicación en finanzas.
    • Habilidad para evaluar, validar y ajustar modelos predictivos con métricas especializadas.
    • Dominio de técnicas modernas como Random Forest y regresión logística.
    • Capacidad para automatizar flujos de modelado predictivo con pipelines en Python o R.
  1. Fundamentos del Machine Learning Supervisado
  • Conceptos clave: etiquetas, features, y objetivos.
  • Flujo de trabajo de un modelo supervisado: desde la obtención de datos hasta la validación.
  • Aplicaciones prácticas: predicción de ventas, detección de fraudes y más.
  1. Modelos de Regresión
  • Regresión lineal: Conceptos básicos, ajuste de modelos y métricas como R² y RMSE.
  • Regresión logística: Uso para clasificación binaria y multiclase.
  • Ejemplos prácticos: predicción de precios y clasificación de clientes.
  1. Algoritmos Basados en Árboles
  • Construcción e interpretación de árboles de decisión.
  • Random Forest: Técnicas de ensamblado para mejorar rendimiento.
  • Aplicaciones prácticas: segmentación de clientes y pronósticos financieros.
  1. Evaluación y Validación de Modelos
  • Métricas de evaluación: precisión, recall, F1-score, ROC y AUC.
  • Técnicas de validación cruzada para modelos confiables.
  • Diagnóstico de overfitting y subfitting en modelos supervisados.
  1. Optimización y Ajuste de Modelos
  • Ajuste de hiperparámetros con herramientas como Grid Search y Random Search.
  • Selección de características relevantes para simplificar modelos.
  • Uso de pipelines para automatizar procesos.
  1. Fundamentos del Machine Learning Supervisado
  • Conceptos clave: etiquetas, features, y objetivos.
  • Flujo de trabajo de un modelo supervisado: desde la obtención de datos hasta la validación.
  • Aplicaciones prácticas: predicción de ventas, detección de fraudes y más.
  1. Modelos de Regresión
  • Regresión lineal: Conceptos básicos, ajuste de modelos y métricas como R² y RMSE.
  • Regresión logística: Uso para clasificación binaria y multiclase.
  • Ejemplos prácticos: predicción de precios y clasificación de clientes.
  1. Algoritmos Basados en Árboles
  • Construcción e interpretación de árboles de decisión.
  • Random Forest: Técnicas de ensamblado para mejorar rendimiento.
  • Aplicaciones prácticas: segmentación de clientes y pronósticos financieros.
  1. Evaluación y Validación de Modelos
  • Métricas de evaluación: precisión, recall, F1-score, ROC y AUC.
  • Técnicas de validación cruzada para modelos confiables.
  • Diagnóstico de overfitting y subfitting en modelos supervisados.
  1. Optimización y Ajuste de Modelos
  • Ajuste de hiperparámetros con herramientas como Grid Search y Random Search.
  • Selección de características relevantes para simplificar modelos.
  • Uso de pipelines para automatizar procesos.
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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