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Programa
Big Data Science para Financieros

CONCEPTOS
CLAVE
1
INTRODUCCIÓN AL BIG DATA Y DATA SCIENCE
2
MODELOS SUPERVISADOS APLICADOS A FINANZAS
3
MODELOS NO SUPERVISADOS APLICADOS A FINANZAS
Matrícula
Modalidad:Presencial
Edición:XXIV
Inicio: 07/06/2019
Fin Preinscripción: 31/05/2019
Plazas limitadas Asegura tu participación formalizando tu reservaaquí

Información

Objetivos

  • Comprender el proceso de Ciencia de Datos y su metodología.

  • Identificar un problema que entre dentro del ámbito de Big Data.

  • Identificar las principales herramientas del Ecosistemas de Big Data y Herramientas para la Ciencia de Datos

  • Conocer la filosofía del machine learning y los principales algoritmos.

  • Saber resolver varios problemas tipo dentro del ámbito de finanzas mediante Ciencia de Datos.

PROFESORES

MÓDULOS

INTRODUCCIÓN AL BIG DATA Y DATA SCIENCE
  • Introducción al Big data (I)

    • Introducción al paradigma Big Data.  Fundamentos: Ecosistema Hadoop, Map Reduce, HDFS.

  • Introducción al Big data (II)

    • Principales distribuciones Big Data: principales difererncias. Herramientas asociadas.

  • Distribución Cloudera. Taller

    • Ecosistemas Big Data. Análisis de la distribución de Cloudera: Sqoop/Flume, Hive, Impala…

  • Data Science (I)

    • Data Science: concepto; Algoritmos y aplicaciones. Etapas en un proceso de análisis de datos. Medidas de calidad de modelos. Overfitting: soluciones. Herramientas comerciales y de libre distribución.

  • Data Science (II)

    • Machine Learning/Deep Learning. Tipos de aprendizaje.Casos de uso en Finanzas.

MODELOS SUPERVISADOS APLICADOS A FINANZAS
  • Introducción a KNIME

    • Introducción a KNIME. Carga, Pre-procesado, Visualización de Datos

  • Aprendizaje supervisado con KNIME

    • Modelos de clasificación/regresión con KNIME. Árboles, modelos neuronales, máquinas de vectores soporte, Boosting, Bagging…

  • Caso práctico

    • Modelo de aprendizaje supervisado aplicado a Finanzas

MODELOS NO SUPERVISADOS APLICADOS A FINANZAS
  • Aprendizaje no supervisado con KNIME

    • Aprendizaje no supervisado con KNIME. Algoritmos de clustering (particionales y jerárquicos). Reglas de asociación.

  • Caso práctico

    • Modelo de aprendizaje no supervisado aplicado a Finanzas

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