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Presencial

Machine Learning en Riesgo de Crédito

Matrícula cerrada

Introducción

 

El Análisis de Riesgo de Crédito tradicional se basa en técnicas estadísticas. Técnicas clásicas que parten de datos internos del cliente, asociados a su historial de pagos y cuentas; e información de Credit Bureau, de carácter externo.

 

El auge del Machine Learning y el Big Data permiten un nuevo y revolucionario acercamiento a este problema.

Por un lado, gracias a las tecnologías de computación moderna, ya se utilizan nuevas técnicas de modelización propias del Aprendizaje Automático.

Dirigido a

 

Profesionales de Riesgos de entidades financieras, consultorías y empresas que buscan ampliar sus conocimientos técnicos de modelización de Riesgo de Crédito.

OBJETIVOS

 

Entendimiento de la tipología de modelos de Riesgo de Crédito.

Modelización de Credit Scoring mediante técnicas clásicas de inferencia estadística.

Modelización de Credit Scoring mediante técnicas modernas de Machine Learning.

Uso de herramientas open source de programación del Data Scientist en el contexto de modelos de Riesgo de Crédito.

Dirección académica

Pilar Barrios

Socia, Afi

PhD Matemáticas por UC3M

MFC por Afi Escuela

 

Mario Encinar

Director Académico Data Science Afi Escuela

PhD Física por UCM

MDSF por Afi Escuela

 

Jaime Muruais Fernández

Capital Adequacy, División Financiera,

Banco Santander

 

Iván Pastor Sanz

Quantitative Credit Risk Analyst Modeler,

Banco Santander

Descargar folleto en formato PDF

INFORMACIÓN E INSCRIPCIÓN

Lugar de celebración: Afi Escuela de Finanzas (Marqués de Villamejor, 5 - 28006 Madrid)

Duración: 16 horas

Fecha inicio: 16/04/2018   |   Fecha fin: 25/04/2018

Importe*:  

El número de plazas son limitadas.

El importe de la inscripción es de 1,450¿.

Aquellas personas que forman parte de la

comunidad Afi Alumni disponen de los Beneficios

Alumni, y el importe de la matrícula será 1.305¿.


* Importe exento de IVA por formacion.

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