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Nuevo
Herramientas de IA
Modelado de Machine Learning Aplicado a Banca
Se presentan 2 proyectos prácticos enfocados en el uso del Machine Learning para predecir posibles fraudes a través de tarjetas de crédito o pagos móviles. Los estudiantes aprenderán a crear un flujo de trabajo completo centrado en la predicción de datos, utilizando datos históricos relacionados con la banca y variables relacionadas con este campo de conocimiento.
Formación recién publicada
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
2 Secciones · 16 Lecciones ·
2 h. y 20 min.
en total
Caso Práctico 1 - Análisis predictivo de detección de fraude con tarjetas de crédito
Caso Práctico 2 - Análisis predictivo de detección de fraude en pagos móviles
Habilidades que obtendrás
- Comprender la relación entre la banca y el Machine Learning, y cómo esta tecnología puede mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones.
- Aprender a aplicar modelos de Machine Learning para la detección de fraudes bancarios, mejorando la seguridad y la confianza del cliente.
- Adquirir habilidades en la utilización de Machine Learning para el análisis de riesgo crediticio, ayudando a las instituciones financieras a tomar decisiones más informadas.
- Conocer cómo el Machine Learning puede asistir en la personalización de servicios financieros, creando experiencias de usuario adaptadas y mejorando la satisfacción del cliente.
- Dominar el uso de herramientas y algoritmos de Machine Learning para la gestión de inversiones, optimizando las estrategias de cartera y maximizando los retornos.
Requisitos mínimos
Se requieren conocimientos básicos de Python, manejo de librerías de ciencia de datos como pandas, numpy y scikit-learn, comprensión de los fundamentos de estadística y experiencia con bases de datos SQL y NoSQL.
Valoración de nuestros alumnos
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