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Temario del curso

Introducción al ML en Servicios Financieros

  • Panorama general de los casos de uso comunes de ML en finanzas
  • Beneficios y desafíos del ML en industrias reguladas
  • Panorama del ecosistema Azure Databricks

Preparación de Datos Financieros para ML

  • Ingestión 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 ML

  • División de datos y selección de algoritmos de ML
  • Entrenamiento de modelos de regresión y clasificación
  • Evaluación del rendimiento del modelo con métricas financieras

Gestión de Modelos con MLflow

  • Rastreo de experimentos con parámetros y métricas
  • Guardado, registro y versionado de modelos
  • Reproducibilidad y comparación de resultados de modelos

Implementación y Servicio de Modelos de ML

  • Empaquetado de modelos para inferencia por lotes o en tiempo real
  • Servicio de modelos a través de APIs REST o puntos de conexión de Azure ML
  • Integración de predicciones en paneles financieros o alertas

Monitoreo y Pipelines de Reentrenamiento

  • Programación del reentrenamiento periódico de modelos con nuevos datos
  • Monitoreo de la deriva de datos (data drift) y la precisión del modelo
  • Automatización de flujos de trabajo extremos a extremo con trabajos de Databricks

Recorrido por un Caso de Uso: Puntuación de Riesgo Financiero

  • Construcción de un modelo de puntuación de riesgo para solicitudes de préstamos o créditos
  • Explicación de las predicciones para transparencia y cumplimiento normativo
  • Implementación y prueba del modelo en un entorno controlado

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de aprendizaje automático
  • Experiencia con Python y análisis de datos
  • Familiaridad con conjuntos de datos financieros o informes

Dirigido a

  • Científicos de datos e ingenieros de ML en servicios financieros
  • Analistas de datos que transicionan a roles de ML
  • Profesionales tecnológicos que implementan soluciones predictivas en finanzas
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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