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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.

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Curso impartido por

Avatar:Adrián Gil Gamboa

Adrián Gil Gamboa

Experto en Data Science

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

1 h. y 11 min.

Caso Práctico 2 - Análisis predictivo de detección de fraude en pagos móviles

1 h. y 9 min.

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.

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