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Tópicos avanzados para modelos de riesgo crediticio


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Tópicos avanzados para modelos de riesgo crediticio

Duración: 10 horas
Prerequisito
Lorem fistrum por la gloria de mi madre esse jarl aliqua llevame al sircoo. De la pradera ullamco qué dise usteer está la cosa muy malar.
Docente
Lorem fistrum por la gloria de mi madre esse jarl aliqua llevame al sircoo. De la pradera ullamco qué dise usteer está la cosa muy malar.
Duración: 3 horas académicas
Prerequisito:

Conocimiento de los fundamentos de Riesgo crediticio y conocimiento de programación básica en Lenguaje R y/o Python.

Docente: Geanfranco Palomino

Ingeniero Estadístico y Máster Data Management & Innovación Tecnológica con más de 5 años de experiencia generando valor en las organizaciones a través del despliegue de proyectos data driven con foco en mejorar KPIs de negocio.

Objetivo:

El curso le permitirá al participante comprender el proceso de análisis de un dataset orientado a riesgo crediticio, desde la perspectiva del análisis bi-variado, de las pruebas de normalidad y de la sección de variables. Asimismo, conocer el proceso de implementación y uso de algoritmos avanzados de machine learning con enfoque en riesgo crediticio.


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