Domina el Futuro de las Finanzas Personalizadas
Aprende a desarrollar sistemas de recomendaciones financieras inteligentes usando aprendizaje automático avanzado
Metodología Basada en Casos Reales
Trabajamos con datasets financieros auténticos del mercado colombiano y latinoamericano. Nuestros estudiantes aprenden desarrollando algoritmos que analizan patrones de consumo, historial crediticio y comportamiento financiero real.
El programa está diseñado por especialistas que han trabajado en implementaciones para bancos y fintechs de la región. Cada módulo incluye casos prácticos donde aplicarás técnicas de clustering, sistemas de recomendación colaborativos y modelos predictivos.
- Análisis de comportamiento financiero con Python y R
- Implementación de algoritmos de filtrado colaborativo
- Desarrollo de modelos de scoring crediticio
- Optimización de carteras de inversión automatizadas
Enfoque Tradicional
Los programas convencionales enseñan teoría general de machine learning sin enfoque específico en aplicaciones financieras. Los estudiantes practican con datasets genéricos que no reflejan la complejidad del sector financiero.
Nuestra Metodología
Nos especializamos exclusivamente en aplicaciones financieras del machine learning. Trabajas con datos reales de transacciones bancarias, análisis de riesgo crediticio y comportamiento de inversión del mercado regional.
Estructura del Programa
Seis módulos progresivos que te llevan desde fundamentos hasta implementaciones avanzadas en entornos de producción.
Fundamentos de ML Financiero
Introducción al aprendizaje automático aplicado a finanzas. Preprocessing de datos financieros, manejo de series temporales y análisis exploratorio de datasets bancarios.
Sistemas de Recomendación
Desarrollo de motores de recomendación para productos financieros. Filtrado colaborativo, content-based filtering y técnicas híbridas aplicadas a recomendaciones bancarias.
Análisis de Riesgo Crediticio
Construcción de modelos predictivos para evaluación de riesgo. Técnicas de clasificación, manejo de datos desbalanceados y métricas específicas del sector financiero.
Personalización Avanzada
Deep learning para personalización financiera. Redes neuronales recurrentes para análisis de comportamiento y modelos de embedding para perfiles de usuario.
Optimización de Carteras
Algoritmos de optimización para gestión automatizada de carteras. Portfolio theory, algoritmos genéticos y optimización multi-objetivo aplicada a inversiones.
Implementación y Producción
Deploy de modelos en entornos de producción. MLOps, monitoreo de modelos, A/B testing y mantenimiento de sistemas de recomendación financiera.
Reconocimiento en la Industria
Nuestros graduados trabajan en las principales instituciones financieras de Colombia y la región
Premio Innovación FinTech 2024
Reconocimiento por desarrollo de algoritmos aplicados a inclusión financiera en mercados emergentes.
Alianzas Estratégicas
Colaboración activa con Bancolombia, Davivienda y principales fintechs para desarrollo de casos de estudio.
"El enfoque práctico del programa me permitió implementar un sistema de recomendaciones que aumentó la retención de clientes en un 34%. Los casos reales del mercado colombiano fueron fundamentales para entender las particularidades regionales."
"Lo más valioso fue aprender a manejar datos financieros reales con todas sus inconsistencias y particularidades. El módulo de scoring crediticio me dio las herramientas para desarrollar modelos que actualmente usamos en producción para evaluar más de 50,000 solicitudes mensuales."
Próxima Cohorte: Septiembre 2025
Únete a nuestra comunidad de especialistas en machine learning financiero. Las aplicaciones para la cohorte de septiembre 2025 estarán abiertas hasta junio.