Data Science y Big Data en Banca de Consumo - Fermac Risk

La Ciencia de datos o Data Science es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento. El objetivo del curso es mostrar al participante el proceso de recopilación, organización y análisis de grandes conjuntos de datos, Big Data, para descubrir patrones y desarrollar herramientas predictivas. La banca dispone de información transaccional interna y de información externa incluyendo las redes sociales que puede manipular y comprender en esta disrupción digital. Se explica como almacenar y procesar Big Data usando Hive de Hadoop y como construir modelos empleando lenguajes de programación R y SAS. Se exponen las definiciones, características y métricas sobre la analítica de Datos, analítica Web y analítica social aplicados a la banca. Respecto a la analítica de datos, se expone un módulo, sobre el tratamiento avanzado de los datos, explicando entre otros temas, el muestreo, análisis exploratorio, segmentación y detección de outliers. Se muestran modelos predictivos de tipo econométricos contrastando frente a modelos de machine learning tales como los árboles de decisión, redes neuronales, redes bayesianas, Support Vector Machines y potentes modelos de conjunto. Más adelante se explica, detalladamente, la validación de estos modelos. Finalmente se explica la aplicación de la ciencia de datos en las siguientes áreas: Riesgo de crédito, Marketing y CRM Analítico, Fraude y Redes Sociales. En riesgo de crédito se abordan metodologías para construir modelos de credit scoring. En Marketing y CRM, se exponen modelos analíticos de cross selling, response score, customer lifetime value, modelos de abandono y segmentación avanzada de Clientes. Se explica como pueden ayudar las Redes Sociales a mejorar el conocimiento del Cliente a través de la ciencia de datos. En cuanto a Fraude, se explican modelos analíticos para detectar el fraude en la banca. ​Se exponen potentes ejercicios y macros tanto en SAS como en R que permiten desarrollar herramientas predictivas y aplicarlas inmediatamente en el trabajo del participante.