Temario del curso

Introducción al ML en Servicios Financieros

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

Preparación de Datos Financieros para el ML

  • 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 cuadernos

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

  • Seguimiento de experimentos con parámetros y métricas
  • Guardado, registro y versionamiento de modelos
  • Reproducibilidad y comparación de resultados del modelo

Despliegue y Servicio de Modelos de ML

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

Monitoreo y Retranqueo de Pipelines

  • Programación periódica de retranqueo de modelos con nuevos datos
  • Monitoreo de la deriva de datos y precisión del modelo
  • Automatización de flujos de trabajo completos con Databricks Jobs

Recorrido por Caso de Uso: Puntuación de Riesgo Financiero

  • Construcción de un modelo de puntuación de riesgo para solicitudes de préstamos o crédito
  • Explicación de predicciones para transparencia y cumplimiento
  • Despliegue y prueba del modelo en un entorno controlado

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Audiencia

  • 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

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