Curso de Especialización

Data Mining y Aplicaciones en Riesgo de Crédito

Área: Business Intelligence
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Curso de Especialización

Data Mining y Aplicaciones en Riesgo de Crédito

Área: Business Intelligence
Fecha de Inicio:
23/05/2018
Fecha de Término:
2018
Horarios:
lunes y miércoles de 18:30 a 21:30 horas
Duración:
24 horas
Valor:
26 UF
Lugar del Programa:
Santiago
E-mail de contacto:
diplomas@dii.uchile.cl
Teléfono de contacto:
(+56) 229784002

Descripción

La actividad comercial de las  empresas han generado una cantidad enorme de datos, especialmente en áreas relacionadas con sus clientes, por tanto el análisis de esta información se convirtió en una herramienta clave para el éxito del negocio. Es aquí donde toma relevancia el tema de Data Mining, la Minería de Datos, que a través de metodologías, herramientas y aplicaciones, que referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos para la aplicación de estrategias en beneficio de mejores resultados.

Objetivos

  • Conocer las principales técnicas de la minería de datos.
  • Introducir los conceptos de la inteligencia de negocios.
  • Conocer el potencial y las limitaciones que tiene la minería de datos para el área.
  • Conocer las técnicas para la determinación de provisiones.

Dirigido a

Dirigido a profesionales con responsabilidad o incidencia en los procesos de generación, administración y análisis de información en diversos tipos de industrias, tales como, servicios financieros, retailers u otros.

Plan de Estudios

Conceptos de Data Mining y Estadística 10 horas.

Introducción a conceptos básicos de estadística y Data Mining:

  • Motivación.
  • Diferentes enfoques de estadística y Data Mining.

Conceptos básicos de la “inteligencia de negocios” (o business intelligence), fundamentos, métodos y aplicación de la inteligencia de negocios:

  • Vista general de la Inteligencia de Negocios.
  • Proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases).
  • Aplicaciones.

Bases de datos, Data Warehouse y OLAP, análisis de datos, outliers, missing values, preprocesamiento:

  • Almacenamiento de datos.
  • Análisis exploratorio.
  • Preprocesamiento de datos.

Métodos analíticos básicos y avanzados:

  • Análisis discriminante.
  • Árboles de decisión.
  • Redes neuronales.
  • Regresión logística, Scorings.
Aplicaciones en Riesgo de Crédito 10 horas.

Principales modelos existentes de predicción de comportamiento de pago (segmento Personas) y predicciones de quiebras o insolvencia (segmento Empresas):

  • Enfoque de transiciones.
  • Modelos estructurales.
  • Modelos de vintage.
  • Modelos Logit.

Metodología de construcción de un modelo de scoring de iniciación y scoring de comportamiento (segmento de Personas):

  • Principales etapas en la construcción de un scoring.
  • Calibración.
  • Análisis de la calidad de ajuste de un modelo de scoring.
  • Seguimiento.

Metodología de construcción de un modelo de provisiones de colocaciones (segmento de Personas y segmento de Empresas). Basado en normas de Basilea II:

  • Provisiones para personas: Estimaciones de PI, EAD y LGD.
  • Caso de empresas: modelos individuales y grupales
  • Ejemplos.

Metodología de validación de un modelo de scoring (análisis de estabilidad poblacional y análisis discriminante).

Back test de suficiencia de provisiones.

Taller Práctico 4 horas.

Metodología

La metodología es teórica - práctica. 100% presencial. Las actividades teóricas se basarán en una exposición teórico-práctica con el apoyo de slides y pizarra de los temas propuestos, compartiendo la experiencia del relator, estudiando casos reales e incentivando la discusión.

Se recomienda al participante traer su propio notebook para el desarrollo de las sesiones prácticas donde se utilizan softwares especializados. La Universidad proveerá los softwares necesarios así como el soporte para la instalación en los equipos personales. No obstante, para aquellos participantes que no dispongan de equipo propio, el Programa les facilitará uno para uso en clases.

Profesores

Sebastián Orozco
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Sebastián Orozco

Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile. Actualmente Investigador del Centro de Finanzas del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile; Áreas de especialidad: Ingeniería Financiera y Administración de Riesgos.

Richard Weber
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Richard Weber

Magíster en Investigación de Operaciones y Doctorado en Ciencias Políticas de la Universidad Técnica de Aquisgrán, Instituto de Investigación de Operaciones, Alemania. Matemático de la Universidad Técnica de Aquisgrán, Alemania. Profesor de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile.

Profesores que generalmente participan en el programa.

Evaluación y Certificación

Se evaluará mediante un Control final y a través del desarrollo de un Estudio Integral elaborado por los alumnos organizados en grupo.

La escala de notas utilizada en el programa es de 1.0 a 7.0, con nota mínima de aprobación 4.0. Para aquellos que cumplan con las exigencias de evaluación y de asistencia mínima a clases, la cual corresponde a un 80%, recibirán al término del programa un diploma de certificación otorgado por Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile.

Requisitos y Documentos

  • Profesional Universitario (Carreras de al menos 8 semestres de duración).
  • Fotocopia de Certificado de Título o Licenciatura.
  • Currículum vitae.

(*) Educación Ejecutiva se reserva el derecho de cambiar de fecha o cancelar programas cuando no se alcance el número mínimo de alumnos (participantes) o por circunstancias de fuerza mayor.



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