Domina el modelado de riesgo crediticio con Machine Learning — ¡Inscríbete ahora! (Curso en inglés)

Bienvenido al curso práctico "Credit Risk Modelling & Credit Scoring with Machine Learning". Este curso, impartido en inglés, te guía paso a paso para construir sistemas de evaluación de riesgo crediticio y scoring utilizando técnicas reales de Machine Learning como regresión logística, random forest y K-Nearest Neighbors. Es ideal para quienes desean combinar análisis financiero con habilidades técnicas y aplicar modelos en proyectos reales.

De forma conversacional y profesional, recorrerás desde los fundamentos del análisis de riesgo crediticio y sus casos de uso en banca, hasta la preparación de datos, selección de características, entrenamiento de modelos y evaluación de desempeño. Además, aprenderás a configurar Google Colab, descargar datasets de Kaggle y desplegar tu modelo con Gradio para pruebas funcionales.

Al final del curso habrás desarrollado un proyecto completo: exploración y visualización de datos, construcción de modelos predictivos para evaluación de riesgos y scoring, y evaluación mediante métricas como precisión, recall y validación cruzada. Este enfoque práctico te dará herramientas aplicables en roles de fintech, analítica y riesgo.

Lo que aprenderás:

• Entender los fundamentos del análisis de riesgo crediticio y sus casos de uso en banca y finanzas.
• Preparar y limpiar datasets de crédito: eliminación de valores faltantes, duplicados y preprocessing.
• Seleccionar características relevantes y analizar correlaciones (por ejemplo deuda/ingresos vs tasa de impago).
• Construir modelos de evaluación de riesgo usando regresión logística.
• Desarrollar modelos con Random Forest para clasificación de impagos.
• Implementar K-Nearest Neighbors para scoring y compararlo con otros modelos.
• Evaluar modelos con precisión, recall, validación cruzada y otras métricas de desempeño.
• Asignar puntajes crediticios (credit scoring) y analizar factores que influyen en la puntuación.
• Implementar y probar modelos en Google Colab y descargar datasets desde Kaggle.
• Desplegar el modelo usando Gradio y realizar pruebas funcionales del sistema.
• Comprender limitaciones técnicas y desafíos del modelado de riesgo crediticio.
• Identificar oportunidades profesionales en fintech y sectores financieros aplicando modelos de riesgo.

Contenido del curso:

• Secciones: 7
• Clases: 32
• Duración: 6 horas aproximadas

Requisitos:

• No se requiere experiencia previa en modelado de riesgo crediticio.
• Conocimientos básicos de Python y finanzas.

¿Para quién es este curso?

• Personas interesadas en construir modelos de evaluación de riesgo crediticio con Machine Learning.
• Personas interesadas en predecir puntuaciones crediticias usando técnicas de Machine Learning.

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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