Data Analytics para Aplicaciones Financieras

En el vertiginoso mundo de negocios y financiero de hoy, la toma de decisiones informadas es la piedra angular del éxito. Cada transacción, cada movimiento en el mercado es impulsado por datos. En este contexto, el dominio del análisis de datos se convierte en un activo invaluable para mejorar la estrategia de cualquier organización.
En un ambiente en el que la competencia es feroz y los márgenes de error son mínimos, el conocimiento de las técnicas de análisis de datos se convierte en un diferenciador crucial. Aquellos que posean estas habilidades tendrán una ventaja indiscutible en el mercado laboral, y estarán mejor equipados para enfrentar los desafíos del futuro con confianza y determinación.

• Identificar los beneficios y los límites del Análisis de Datos como generador de cambio en las organizaciones financieras.
• Identificar la utilidad de los modelos de regresión y clasificación en aplicaciones de negocios y financieras.
• Aprender tópicos avanzados de machine learning e inteligencia artificial.
• Mostrar aplicaciones prácticas de modelos lineales, no lineales y una mirada moderna de las redes neuronales.

• Profesionales analistas del sistema financiero y bancario, de las áreas de estudios, comerciales, riesgos, proyección, etc.
• Estudiantes o docentes con conocimientos intermedios de estadísticas, finanzas y métodos de proyección.
• Profesionales de diversos negocios y personas que desean tener un conocimiento amplio de la gestión de datos, de su proceso de obtención y análisis, así como de las tecnologías que ayudan a aplicar el conocimiento obtenido en los negocios.

Los participantes que culminen satisfactoriamente el curso habrán desarrollado competencias profesionales para:

• Usar los modelos que permiten pronosticar con precisión los movimientos futuros del mercado.
• Usar los modelos que ayudan a evaluar riesgos y detectar fraudes.
• Comprender herramientas que están en la frontera de la tecnología como las redes neuronales e inteligencia artificial generativa.
• Comprender cómo estas herramientas revolucionarias pueden ser aplicadas para mejorar la eficiencia del análisis, generar datos sintéticos realistas y desbloquear nuevas formas de comprender y anticipar el comportamiento del mercado