Objetivo: Aprender a diseñar y crear modelos utilizando herramienta de machine Learning y análisis de supervivencia para evaluar el tiempo de vida hasta caer en default de una cartera. 

• ¿Qué es un análisis de Supervivencia? Casos prácticos y metodologías. 
• Introducción al estimado Kaplan Meier. Ejemplos y metodologias. Como determinar el periodo de vida. 
• Definición de Cox Proportional Hazard. Ejemplos aplicativos y escenarios locales. 
• Construcción de algoritmo de machine learning 
• Ventajas y desventajas de ML en los problemas de credit scoring 
• ML y los reguladores 
• Tratamietno de variables para ML 
• FE ML 
• HP y optimización 
• Unboxing 
• Cómo se calibra un ML 
• Implementación de ML