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Temario del curso
Introducción al aprendizaje automático en servicios financieros
- Resumen de casos de uso comunes de aprendizaje automático en finanzas
- Beneficios y desafíos del aprendizaje automático en industrias reguladas
- Visión general del ecosistema Azure Databricks
Preparación de datos financieros para el aprendizaje automático
- Ingesta de datos desde Azure Data Lake o bases de datos
- Limpieza de datos, ingeniería de características y transformación
- Análisis exploratorio de datos (EDA) en notebooks
Entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje automático
- División de datos y selección de algoritmos de aprendizaje automático
- Entrenamiento de modelos de regresión y clasificación
- Evaluación del rendimiento de los modelos con métricas financieras
Gestión de modelos con MLflow
- Seguimiento de experimentos con parámetros y métricas
- Guardado, registro y versionado de modelos
- Reproducibilidad y comparación de resultados de modelos
Despliegue y servicio de modelos de aprendizaje automático
- Empaquetado de modelos para inferencia por lotes o en tiempo real
- Servicio de modelos mediante APIs REST o puntos finales de Azure ML
- Integración de predicciones en tableros de finanzas o alertas
Monitoreo y pipelines de reentrenamiento
- Programación del reentrenamiento periódico de modelos con nuevos datos
- Monitoreo del desplazamiento de datos (data drift) y la precisión del modelo
- Automatización de flujos de trabajo de principio a fin con Databricks Jobs
Recorrido de caso de uso: Puntuación de riesgo financiero
- Construcción de un modelo de puntuación de riesgo para solicitudes de préstamos o créditos
- Explicación de predicciones para la transparencia y el cumplimiento normativo
- Despliegue y prueba del modelo en un entorno controlado
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y análisis de datos
- Conocimiento de conjuntos de datos financieros o informes
Público objetivo
- Científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático en servicios financieros
- Analistas de datos que se transicionan a roles de aprendizaje automático
- Profesionales de tecnología que implementan soluciones predictivas en finanzas
7 Horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 1450 € + IVA*
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Reseñas (1)
Todos los temas que abarca, aunque muchos fueron muy rápidos, nos da una idea de lo que necesitaremos ahondar. Además me gustó que pudimos hacer practicas, aunque insisto, creo que el curso amerita mas.