Modelos de Riesgo de Crédito y Credit Scoring con Python

Descripción

Si usted quiere impulsar su carrera en finanzas aprendiendo a construir modelos de riesgo de credito con Python, este curso fue disenado para usted. Soy Carlos Martinez (MBA INCAE, Ph.D. en Management - University of St. Gallen). He presentado investigacion en universidades como MIT y otras instituciones internacionales, y desde 2020 me dedico a crear formacion practica y accesible en linea con un objetivo claro: ayudar a mas profesionales a desarrollar habilidades demandadas en el mercado laboral. Que hara usted en este curso Este curso lo lleva por el flujo completo de un proyecto profesional de riesgo de credito, con una base de datos real: • Preparacion de datos: limpieza, tratamiento de variables, ingenieria de features y armado del dataset para modelado. • Modelos y validacion: construccion, evaluacion y comparacion de modelos para score de credito, con enfoque en interpretacion y desempeno. • Criterio profesional: no solo ejecutar codigo, sino entender por que un modelo funciona, como se valida y como se usa en la gestion del riesgo. Varios estudiantes destacan justamente ese enfoque completo y aplicable: el curso es ordenado, claro, y con profundidad practica, desde la programacion hasta el modelado. Incluye introduccion a Python El curso incluye una introduccion a Python desde cero, por lo que no necesita experiencia previa programando. Solo se recomienda un conocimiento basico de estadistica y ganas de aprender. Practica: ejercicios y aprendizaje activo A lo largo del curso usted encontrara actividades para practicar y consolidar: • Ejercicios de codificacion (para aprender haciendo). • Material orientado a la aplicacion real en analisis de credito y gestion de riesgos. IA dentro del curso: Role Plays y Labs Este curso tambien aprovecha las experiencias con IA disponibles en la plataforma: • Role Plays: escenarios guiados para practicar decisiones y razonamiento aplicado. • Labs (Udemy Business Pro): si usted cuenta con Udemy Business Pro, podra acceder a Labs para practicar en un entorno guiado (segun disponibilidad en su cuenta/plan). Para quien es este curso • Profesionales de finanzas, riesgo, credito, auditoria o analitica que quieren aplicar Python a modelos de riesgo. • Estudiantes o recien graduados con interes en el area financiera y en modelos demandados en consultoria y banca. • Personas con bases en R u otras herramientas que quieren migrar a Python para analitica aplicada. Mira lo que dicen los estudiantes • "Soy actuario y me enfocado en riesgos de credito y este curso es una maravilla." - Carlos L. • "De los cursos mas completos que he encontrado, el profesor es muy ordenado y explica muy bien." - Miguel A. • "Se tomo el trabajo de meter clases intermedias de actualizacion para mejorar el contenido." - Rafael G. • "Excelente curso, exposicion clara de conceptos y ejemplos que permiten asimilar el contenido, altamente recomendado." - Juan P. • "Un curso magnifico: se aprende desde cero Python y se pone a la practica con BBDD reales." - Claudio A. Le invito a revisar el temario y las lecciones de vista previa. Si lo que busca es un curso completo, claro y aplicado para aprender riesgo de credito con Python, nos vemos en la primera clase.

Lo que aprenderás

• Aprenderás a utilizar Python desde cero
• Entender los fundamentos del riesgo crediticio: pérdida esperada (EL), probabilidad de incumplimiento (PD), pérdida dado incumplimiento (LGD) y exposición (EAD)
• Desarrollaras habilidades en la evaluación del crédito: podrás construir un credit scoring a partir del modelo de probabilidad de incumplimiento
• Crearás modelos predictivos de riesgo crediticio: desde la limpieza y el preprocesamiento hasta la estimación y validación del modelo.
• Aprender a utilizar diferentes técnicas estadísticas para construir modelos predictivos precisos y confiables que podrás utilizar para evaluar prestatarios

Requisitos

• El curso incluye una introducción a Python desde cero, por lo que no tiene prerrequisitos más allá de un conocimiento básico de estadística y muchas ganas de aprender