Seminario Online de Machine Learning

20-24 Noviembre

Credit Scoring en R

OBJETIVOS

 

  • Los objetivos del Seminario Online en vivo son mostrar al participante modelos estadísticos y de machine learning, de vanguardia, para construir herramientas de credit scoring que permitan identificar, medir y gestionar el riesgo de crédito en tiempos de crisis financieras.

 

  • Durante el seminario se construye una herramienta de credit scoring con una base de datos anónima, pero real, de más de 200.000 registros. Esta información, es suficiente para explotar la data de desarrollo y validación, con potentes modelos de machine learning.

  • Se comparan las metodologías tradicionales para la construcción del scoring como la regresión logística pero también modernas, como la de machine learning, entre otras, árboles de decisión, random forest, redes neuronales, redes bayesianas, Support Vector Machines  bagging, boosting, etc.

  • Se explica, pormenorizadamente, la validación de estos modelos. Y que hacer en caso que fallen. Se analiza el riesgo de modelo del credit scoring.

  • Acerca, del tratamiento de los datos, previo a la construcción del modelo, se explica el muestreo, análisis exploratorio, segmentación y detección de outliers. 

 

  • Además se explican las ventajas y desafíos de desarrollar un Credit Scoring con Big Data y analítica social que pueda anticipar la morosidad. 

  • Se mostrarán y entregarán ejercicios en R para el desarrollo del modelo.

 

  • R ha crecido de forma importante en los recientes años, es un software libre y de código abierto que ofrece al usuario un entorno amigable, estadístico y gráfico muy potente.

 

  • Se explica, introductoríamente, como instalar R, algunas funciones simples de programación y librerías útiles para la construcción del credit scoring.

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

  • Este programa esta dirigido a responsables, analistas y consultores de riesgo de crédito, desarrolladores de herramientas de credit scoring y cualquier persona interesada en estos temas.

 

  • Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística. El alumno conocerá no solo la teoría sino ejercicios prácticos. No es necesario dominar un lenguaje de programación pero sí es aconsejable.

 

CONFERENCIANTES

Horarios:

  • Santiago de Chile, Sao Paulo, Buenos Aires, Santo Domingo: 19-22 h

  • España, Portugal: 19-22 h

 

  • Ciudad de México, Quito, Bogotá, San José: 18-21 h

 8 PLAZAS DISPONIBLES

PRECIO

Precio Seminario: 499 €

Te queda este tiempo a que esperas!:

Puedes pagar con tarjeta de crédito Visa, MasterCard y American Express

Nivel: Intermedio-Avanzado

Duración Efectiva:  12 h

Material Entregable: 

  • Presentaciones PDF.

  • Ejercicios en Excel y R.

  • BBDD en formato txt.

INSTRUCTOR

Sitio Web:

Fermac Risk

D. Fernando González Cervantes

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Trayectoria Laboral

 

  • 2008-Actual Socio director, Fermac Risk España

  • 2007-2008 Director de Data Science en el ASNEF EFX de España y Portugal

  • 2005-2007 Risk Intelligence Manager en SAS Institute de España y Portugal

  • 1999-2005 Director de Riesgos BBVA España

  • 1997-1999 Credit Portfolio Manager en CITIBANK.

Formación Académica

  • Executive Master en Dirección de Entidades Financieras, IEB España

  • Maestría en Métodos Matemáticos en Finanzas

  • Licenciatura en Actuaría

Experiencia y Conocimientos sobre el curso

  • Ha dirigido proyectos de implementación de herramientas de credit scoring en bancos de más de 15 países. Ha desarrollado metodologías de credit scoring y behavior score.

Ph.D. Belén Martín-Barragán

INSTRUCTORA

Formación Académica

  • Lecturer in Management Science University of Edinburgh Business School

  • Ph.D. in Mathematics, Universidad de Sevilla, 2006.
     Thesis title: Mathematical Programming for Support Vector Machines.

  • M.Sc. in Statistics and Operations Research, Universidad de Sevilla, 2002.

  • B.Sc. in Mathematics, Universidad de Sevilla, 2000.

Experiencia e Investigación

  • Dr. Belen Martin-Barragan is an experience lectured and researcher at the University of Edinburgh Business School, where she has worked since August 2013. Previously, she worked for 7 years in the Department of Statistics at the Universidad Carlos Tercero de Madrid (Spain). She holds a PhD in Mathematics from the University of Seville, Spain. During her doctoral studies she also performed a secondment at University of Oxford. The research environment of these different places have shaped her as a researcher and allowed her to be in contact and work with other colleagues, experts in the areas of Operational Research, Machine Learning, Statistics, Econometrics and Finance. These collaborations have led to 11 articles in JCR journals (66 citations in total according to Scopus).

  • Interpretable Credit Scoring. Methodological Adaptations to the Right to Explanation.Credit Research Centre, University of Edinburgh Business School

Dª Veronica Cabello Garros

INSTRUCTORA

Website:

LinkedIn

Formación Académica

  • Universidad de Chile, Postitulo - Diplomado en Planificación y Control Financiero, Facultad de Economía y Negocios
    2012 – 2012

  • Universidad de Santiago de Chile, Ingeniero Estadistico, Estadística 2003 – 2009

Trayectoria Laboral

  • Jefa de Unidad de Modelos de Riesgo crédito, Subgerencia de Modelos Tecnológicos de RiesgosBanco Estado Chile, julio de 2014 – actualidad (3 años 5 meses)

  • Analista Senior Modelos de Riesgo, Banco Estado, diciembre de 2012 – actualidad (5 años)

  • Profesora en Chile de Scoring y Riesgo de Crédito, Fermac Risk SL, julio de 2012 – actualidad (5 años 5 meses)

  • Analista de Modelos de Riesgo, Banco Estado, septiembre de 2009 – diciembre de 2012 (3 años 4 meses)

AGENDA CREDIT SCORING en R

20-24 Noviembre 2017

Términos y Condiciones

  • La compra se hace, únicamente, desde este sitio web.

  • No se requiere de software para acceder al seminario.

  • Para el sonido requieres de Auriculares o Altavoces.

  • Necesitas micrófono o puedes preguntar, durante el seminario, vía chat.

  • Tras la compra, te enviamos el material, al inicio del curso.

  • Te enviamos, por e-mail, un link, para acceder al seminario.

  • Vídeo del seminario

Más información:
 

Martha Segoviano
Directora Comercial
martha.segoviano@fermacrisk.es