Analítica y Big Data para Gestión de Riesgos Financieros y Operativos
Descubra cómo el big data y la ciencia de los datos pueden ayudarle a anticipar, prever y evaluar sus modelos de riesgo.
Fecha de Inicio
22 de Junio 2022, 6:30pm (UTC-6), Duración: 2 Meses
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Introducción
Un taller 100% en vivo, lo que promueve la interacción constante de los alumnos con el instructor. Esta metodología sumada la experiencia en enseñanza de adultos de nuestros instructores facilita la aprehensión de los conocimientos vertidos en cada tema
La inversión en tecnología que han realizado las empresas en los últimos 20 años ha propiciado la recolección de mucha información que viene siendo utilizada para apoyar la toma de decisiones tanto a nivel operativo como estratégico. Las estrategias clásicas de generación de reportes para apoyar la toma de decisiones están quedando obsoletas y se han venido complementando y enriqueciendo con modelos más robustos generados a partir de datos internos y externos que permiten modelar la realidad de la empresa de una manera más precisa.
Objetivos de este taller
La relación entre riesgo y retorno de la inversión no será una teoría más. Se convertirá el motor de toda la estrategia empresarial corporativa
Este taller tiene como propósito promover en los participantes una actitud analítica basada en datos para resolver problemas organizacionales generando modelos, tanto descriptivos como predictivos, que le permitan a las empresas fortalecer sus ventajas competitivas.
Dirigido a
Esta taller esta enfocado a Gerentes, Jefes y Analistas de las areas de riesgos Operativo, Crédito, Liquidez. Oficilaes de cumplimiento y Auditores y a todo profesional que desee profundizar en el analisis estadisticos y series de tiempo para luego aplicarlos a analisis de Big Data
Temas a desarrollar
Fundamentos de Analítica (10 horas)
- Conceptos básicos.
- Relación entre analítica de datos, minería de datos, ciencia de los datos
- Tipos de datos
- Relaciones y bases de datos relacionales
- Modelo entidad-relación
- Casos de éxito: Analítica para la toma de decisiones y competitividad.
- Metodología para proyectos de analítica.
- Tipos de Analítica: Descriptiva, diagnóstica, predictiva, prescriptiva
- Tendencias en la ciencia de los datos.
Modelos analíticos usando datos estructurados (10 horas)
- Análisis exploratorios.
- Modelos Analíticos Descriptivos: reducción de dimensionalidad, clustering y reglas de asociación.
- Modelos analíticos Predictivos: Regresión, Árboles de decisión, redes neuronales, Métodos de ensamble.
- Preparación de datos estructurados: Consideraciones adicionales antes de aplicar modelos analíticos.
Los aspectos conceptuales se presentan empleando técnicas modernas de enseñanza visual que facilitará asimilar los conceptos específicos necesarios y las herramientas adecuadas.
Los aspectos prácticos se presentan a través de casos reales que permitirá a los participantes aplicar los aspectos conceptuales, explicaremos nuevos conceptos de estadística aplicada y analítica de big data. Aprenderás a utilizar las técnicas analíticas más avanzadas de forma sencilla a través de ejemplos prácticos.
Pre-requisitos
1) Manejo de Estadistica y Series de Tiempos ; 2) Microsoft Excel a nivel intermedio.
Instructor(s)
Henry Martinez
Senior Instructor
Economista con énfasis en Finanzas Universidad Nacional de Colombia. M.B.A. New York University-USA. Especialista en Finanzas del CESA. Actualmente el doctor Martínez es el Gerente General de la Banca INVERCREDIT. Se ha desempeñado como Gerente General de SuRED – la red de los colombianos, Vicepresidente de Fondos del ICETEX-entidad financiera, Director de Riesgos de Lloyds Trust filial de Lloyds TSB Bank Colombia (hoy HSBC Colombia), Trader junior en Acciones en Merrill Lynch NY-USA, ha sido miembro de Junta Directiva de varias entidades financieras en Colombia. Profesor en las Universidades Nacional, Andes, CESA y profesor invitado en el Instituto Tecnológico de Monterrey y LIG’s University-USA.
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