Folleto Máster en Inteligencia Artificial y Ciencia de D…

_08 | Inteligencia Artificial & Ciencia de Datos

Bloque 4. Casos de Uso _18

_19 Caso analítica Financiera

_20 Caso analítica en el sector agroalimentario

_21

_22

Caso analítica de Marketing

MLOps

Gestión y Gobierno de Datos

Aplicación al marketing digital.

Conceptos financieros y de riesgos.

Introducción de la tecnología aplicada en el sector.

Introducción a MLOps y ciclo de vida de modelos de Machine Learning.

Introducción a la gestión de datos.

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Campañas con públicos seleccionados.

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Aplicación práctica de BI y BIGDATA a la visión financiera/riesgos.

Aplicación de IoT, gamificación, etc., en la operativización.

Gobierno de datos: índice de madurez del dato.

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Gestión de datos y versionado.

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Selección de clientes mediante modelos de propensión.

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Análisis de datos predictivos para la toma de las decisiones.

Automatización de pipelines de Machine Learning.

Gestión de la calidad del dato.

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Obtención y preparación de datos financieros y de riesgos.

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Monitoreo y mantenimiento de modelos en producción.

Gestión de metadatos.

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Modelos estadísticos para maximizar el RAR (Rentabilidad ajustada al Riesgo) y para inferir el riesgo de operaciones financieras.

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Definiendo e implementado un programa de gobierno en la organización.

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Estudios de casos y mejores prácticas.

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