Desarrolla modelos predictivos con algoritmos como Regresión Logística, Random Forest, XGBoost y LightGBM para evaluar el riesgo crediticio con altos estándares de desempeño.

Aprende a explicar y validar decisiones de modelos mediante técnicas avanzadas de interpretabilidad, un requisito clave en entornos regulados y financieros.

Construye modelos capaces de estimar la exposición al riesgo de productos financieros, fortaleciendo la capacidad de análisis y gestión de portafolios.

Desarrolla modelos avanzados para estimar pérdidas potenciales ante incumplimientos, una competencia altamente valorada en áreas de riesgo y gestión financiera.

Aprende a llevar modelos analíticos a producción mediante entornos reales de despliegue, integrando principios de MLOps y servicios en la nube para aplicaciones empresariales.