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Valores
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Contenido de la unidad
La Data Ciencia en el Mundo Real
Unidad I: • ¿Qué es la ciencia de datos? • Entender el mundo de la ciencia de datos y el lenguaje del científico de datos. • Ejemplos de data ciencia en seguros

Contenido de la unidad
Recopilación, Preparación y Primeras Exploraciones de los Datos
Unidad II: • Diversidad de datos: estructurados vs. no estructurados. • Datos internos y enriquecimiento de datos. • Preparación de datos (limpiar, transformar, enriquecer). • Primeras exploraciones y visualización • Armado de un datalake

Contenido de la unidad
Gerenciamiento de un Proyecto de Data Ciencia
Unidad III: • Algoritmos supervisados vs algoritmos no supervisados • Base de aprendizaje y base de prueba. • Nociones de bajo y en aprendizaje. • Validación cruzada • Impacto de un modelo • Transformación de las métricas de machine learning en

Contenido de la unidad
Tarificación en Tiempo Real
Unidad IV: • Modelo • Web scrapping • Proporcionar datos externos

Contenido de la unidad
Otros Ejemplos de Aplicaciones en Seguros
Unidad V: • Segmentación de cartera • Automatización de liquidación de siniestros • Detección de fraudes • Prevención de cancelaciones.

Contenido de la unidad
Proyecto Aplicado
• Presentación de una POC al management • Problemática de la empresa (costo o oportunidad) • Solución propuesta. • Presupuesto necesario y áreas involucradas. • Métricas que se van a medir durante el entrenamiento y después. • Arquitectura informática y flujos de datos • Meta mínima para

Contenido de la unidad
Presentación y Cierre
Los equipos presentarán al jurado su trabajo con el objetivo de aprobar el curso.