III Curso de Actualización en Big Data y Data Analytics para Aplicaciones Financieras
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¿Por qué estudiar este curso?
Fortalece tu perfil profesional en finanzas y negocios. El curso te enseña a analizar datos, utilizar tecnologías emergentes y tomar decisiones estratégicas basadas en información precisa, obteniendo una ventaja competitiva en un entorno empresarial cada vez más digitalizado y orientado al análisis de datos.
Dirigido a
Profesionales, técnicos y analistas del sistema financiero, bancario, de negocios, riesgos, proyección. Académicos con conocimientos intermedios en estadística, finanzas y métodos de proyección.
Contenidos
- Introducción a las bases de datos.
Dato, información y conocimiento. Importancia y valor de los datos para los negocios y las finanzas. Modelos de datos. Volumen, Variedad y Velocidad de generación de datos para las finanzas. - El lenguaje SQL aplicado a la analítica de datos.
El lenguaje SQL como forma natural de acceder a los datos para las finanzas. Selección, agrupamiento y ordenamiento de los datos para el análisis de la información financiera. - Modelamiento y análisis multidimensional.
Modelos multidimensionales, Hipercubos (Data Mart y Data Warehouse) y análisis multidimensional aplicados a la toma de decisiones financieras. - Introducción a la analítica de datos.
Fundamentos de la analítica de datos contemporánea y su aplicación en las finanzas. Técnicas estadísticas, algoritmos y herramientas para analizar datos para aplicaciones financieras. - Introducción a la minería de datos.
El proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases, Proceso de extracción de conocimiento). Métodos predictivos y descriptivos para aplicaciones financieras. - Aplicaciones de modelos de regresión.
Modelos de regresión lineal simple, múltiple, polinomial, árbol de decisión y vectores de soporte aplicados a casos prácticos para las finanzas. - Aplicaciones de modelos de clasificación.
Matriz de confusión. Modelos de clasificación por regresión logística, k vecinos cercanos, máquinas de vector soporte y clasificación bayesiana aplicados a casos prácticos para las finanzas. - Aplicaciones de la inteligencia artificial.
Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia artificial generativa como herramientas para la explotación de los datos como soporte de la toma de decisiones financieras y la generación de procesos, productos y servicios financieros.
Horario
El curso se desarrolla en dieciséis sesiones en el horario de lunes y jueves de 7:00 a 10:00 p.m. en las siguientes fechas:
- Lunes 1 de junio
- Jueves 4 de junio
- Lunes 8 de junio
- Jueves 11 de junio
- Lunes 15 de junio
- Jueves 18 de junio
- Lunes 22 de junio
- Jueves 25 de junio
- Jueves 2 de julio
- Lunes 6 de julio
- Jueves 9 de julio
- Lunes 13 de julio
- Jueves 16 de julio
- Lunes 20 de julio
- Lunes 03 de agosto
- Lunes 10 de agosto
Docente
Luís Saavedra Zegarra
Magister en Ciencias de la Computación y Licenciado en Administración por la Pontificia Universidad Católica del Perú
