Temario del curso
Introducción a la IA en el Sector Financiero
- Descripción general de las aplicaciones de la IA en finanzas (detección de fraudes, operaciones algorítmicas, evaluación de riesgos)
- Introducción a los principios del análisis de datos y tipos de información financiera
- Aspectos éticos y cumplimiento normativo en la implementación de IA<\/li>
- Configuración del entorno de trabajo con Python o R para el análisis de datos financieros
Recopilación y Preprocesamiento de Datos
- Fuentes de información en el sector financiero (datos bursátiles, índices del mercado, información sobre clientes)
- Técnicas para la limpieza, normalización y transformación de datos
- Generación de variables que mejoren el análisis posterior de los datos<\/li>
- Preprocesamiento de un conjunto de datos financieros antes del análisis
Algoritmos de Aprendizaje Automático para Datos Financieros
- Algoritmos de aprendizaje supervisado (regresión lineal, árboles de decisión, bosques aleatorios)
- Aplicación del aprendizaje no supervisado en la detección de anomalías (agrupamiento k-means y DBSCAN)
- Análisis de casos prácticos: modelos de calificación crediticia y gestión del riesgo
- Construcción de un modelo supervisado para predecir los precios de las acciones
Técnicas Avanzadas de IA y Optimización de Modelos
- Modelos de aprendizaje profundo aplicados a datos financieros (redes LSTM para pronósticos temporales)
- Introducción al aprendizaje por refuerzo como soporte en la toma de decisiones comerciales
- Ajuste de parámetros y validación de modelos generados
- Implementación práctica del modelo LSTM para el tratamiento de series temporales financieras<\/li>
Visualización, Interpretación e Informes
- Buenas prácticas en visualización de datos con herramientas como Matplotlib, Seaborn y Tableau
- Interpretación adecuada de los resultados obtenidos por los modelos para obtener información relevante al negocio<\/li>
- Elaboración de reportes completos orientados a las partes interesadas<\/li>
- Aplicación de un flujo de trabajo integral basado en IA para analizar y presentar datos financieros
Resumen final y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos en programación con Python o R
- Comprensión de la terminología financiera y estadística básica
Público objetivo
- Analistas financieros
- Científicos de datos
- Responsables de gestión del riesgo
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Reseñas (4)
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
Curso - Fundamentos de Integración de Datos Pentaho
Deepthi estaba muy atenta a mis necesidades, podía percibir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo mantenerse atrás y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y aseguró que pudiera utilizar las nuevas funciones/herramientas por mí mismo, primero mostrándome y luego dejándome recrear los elementos por mí mismo, lo cual ayudó mucho a consolidar la formación. ¡No podría estar más satisfecho con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
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estaba muy preparado - y es muy simpático
Oliver - Post CH AG
Curso - Splunk Fundamentals
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muchos ejercicios prácticos
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curso - Splunk Data Administration
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