eventos@fpcmac.org.pe
+01 222 4002 - 207
Eventos FEPCMAC > Eventos-mar-2020 > Machine Learning para usuarios de negocio aplicaciones en el Sector Microfinanciero-19 y 20 de Marzo

Machine Learning para usuarios de negocio aplicaciones en el Sector Microfinanciero-19 y 20 de Marzo

POST FACE - MACHINE (1)

La transformación digital, implica desarrollar capacidades de analítica avanzadas en todos los niveles de las entidades financieras. Con esa finalidad se propone este taller integral de fundamentos estadísticos, analítica visual y de machine learning que permita:

  • Introducir en el desarrollo de modelos predictivos de Machine Learning en las diferentes áreas de la institución microfinanciera como negocios, recursos humanos, tesorería, canales,
  • Llevar sus análisis, actualmente descriptivos, a un nivel más profundo de análisis estadístico y predictivo.

Objetivos

Al finalizar el Workshop, los alumnos deben ser capaces de:

  • Seguir una metodología integral y certificada mundialmente, que les permita desarrollar modelos de minería de datos y machine learning de forma exitosa.
  • Dominar, de forma integral, el desarrollo de modelos de minería de datos y machine learning, usando las herramientas líderes y orientadas al usuario de negocio y gratuitas como Knime. R Studio.
  • Cargar información desde diferentes fuentes de datos, fusionar, limpiar, analizar distribuciones de variables y transformar los datos para el análisis
  • Desarrollar modelos de clasificación (scorings) con diversos algoritmos (random forest, máquina de vectores, arboles de decisión, redes neuronales, redes bayesianas, regresión logística, etc.) y hacer competir los modelos y combinarlos para obtener un modelo optimizado.
  • Medir y seleccionar modelos y operativizarlos en los sistemas a través de la exportación en códigos PMML en algunos algoritmos
  • Desarrollar diversos algoritmos de segmentación y metodologías que aseguren su éxito: RFM, Kmeans, bietapico, Kohonen (usa redes neuronales)

Dirigido

  • El Workshop de  Microfinanzas está dirigido al personal de las áreas de Inteligencia de Negocios, de Tecnologías de Información, de Planeamiento, de Riesgos, de Negocios y de Auditoria Interna de las entidades microfinancieras con conocimientos de Excel, estadística básica y de SQL o manejo de tablas a nivel usuario.

Lugar y Fecha

Lugar: Sala de capacitación FEPCMAC (Calle Chinchón 918 San Isidro Piso 3)

Fecha: Jueves 19  y viernes 20 de Marzo  de 2020

Hora: 09:00 hrs a 18:00 hrs

Inversión

S/ 1,300 más IGV. (Mil trescientos soles más IGV.)

Introducción al Machine Learning

  • Conceptos
  • Descargar y opciones del Knime y R Studio   

Taller de Machine Learning

  • Tipos de Modelos de machine learning
  • Metodología de desarrollo de modelos

Metodología de desarrollo de modelos

  • Definición de objetivos
  • Análisis de los datos
  • Preparación de los datos
  • Modelamiento
  • Evaluación
  • Implementación de modelos

Métodos e ingeniería de preparación de datos:

  • Análisis descriptivos de variables
  • Análisis de relación de variables: correlaciones
  • Limpieza de valores extremos, datos nulos
  • Transformación de variables
  • Reducción de variables
  • Análisis de componentes principales
  • Equilibrado de muestras
  • Muestras de entrenamiento y validación
  • Regresión múltiple

Técnicas de segmentación y clusterización

  • Segmentación por puntuación: RFM.
  • Segmentación por K-Medias
  • Segmentación Bi-etápica
  • Perfilamiento de los segmentos. Selección de modelos y ejecución de modelos

Modelos de Clasificación (Scoring):

  • Arboles de clasificación (C50, Chaid, C&RT)
  • Regresión logística
  • Redes neuronales,
  • Redes bayesianas
  • Bosques de árboles aleatorios
  • Arboles de regresión
  • Modelos ensamblados
  • Fusión de modelos, optimizando resultados
  • Evaluación y selección de modelos
  • Implementación del modelo

Modelos de Asociación – Venta cruzadas

  • Modelo de datos para realizar venta cruzada
  • Indicadores: soporte, confianza, elevación para selección de reglas Algoritmos A priori, Carma.
  • Análisis de reglas en el tiempo: venta cruzada secuencial
  • Selección e implementación de reglas

 

JULIO QUIÑONEZ VILLANUEVA

  • Actualmente Socio Consultor – Customer Target Consulting, con decenas de proyectos de CRM y customer analytics en Perú, Latinoamérica y España.
  • Ha sido Director Inteligencia de Marketing y CRM de Neck&Neck, para España, Europa, Asia y América Neck&Neck es una cadena española líder de moda infantil con más de 200 tiendas en Europa, Asia y América.
  • Cuenta con un club de fidelización de unos 350 mil miembros en diversos países. Participante del Congreso Mundial de Data & Analytics 2018, organizado por Gartner en México.
  • Speaker del I y II Foro Internacional de Marketing Relacional, Bogotá.
  • Speaker en aplicaciones de minería de datos para los negocios en congresos mundiales de modelos predictivos en Madrid, Roma, Praga. Reciente experiencia como CRM-Marketing Relacional Manager, para Supermercados Wong y Metro.
  • Ingeniero Industrial – Pontificia Universidad Católica del Perú. Estudios en Máster en Dirección Comercial y Marketing – Instituto de Empresa Business School (Madrid, España). MBA – Universidad del Pacífico (Lima, Perú), Entrenamiento en herramientas de minería de datos, SAS Miner e IBM SPSS Modeler, Qlik View en diversos países de Europa. Mas de 10 años utilizando estas herramientas.