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Temario del curso
Introducción al aprendizaje automático en servicios financieros
- Descripción general de casos de uso comunes de aprendizaje automático en finanzas
- Beneficios y desafíos del aprendizaje automático en industrias reguladas
- Descripción general del ecosistema de Azure Databricks
Preparación de datos financieros para aprendizaje automático
- 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 aprendizaje automático
- División de datos y selección de algoritmos de aprendizaje automático
- 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 aprendizaje automático
- Empaquetado de modelos para inferencia por lotes o en tiempo real
- Servicio de modelos a través de APIs REST o puntos finales de Azure ML
- Integración de predicciones en paneles financieros o sistemas de alertas
Monitoreo y pipelines de reentrenamiento de modelos
- Programación del reentrenamiento periódico de modelos con nuevos datos
- Monitoreo de la deriva de datos y la precisión del modelo
- Automatización de flujos de trabajo de extremo 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 crédito
- Explicación de las predicciones para transparencia y cumplimiento normativo
- Despliegue y prueba del modelo en un entorno controlado
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos del aprendizaje automático
- Experiencia con Python y análisis de datos
- Familiaridad con conjuntos de datos financieros o informes financieros
Público objetivo
- Científicos de datos e ingenieros de ML en servicios financieros
- Analistas de datos que transicionan a roles de aprendizaje automático
- Profesionales de tecnología que implementan soluciones predictivas en finanzas
7 Horas
Testimonios (1)
Todos los temas que abarca, aunque muchos fueron muy rápidos, nos da una idea de lo que necesitaremos ahondar. Además me gustó que pudimos hacer practicas, aunque insisto, creo que el curso amerita mas.
