Artificial Intelligence Business Analyst Program. Streaming
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OPTIMIZA, AGILIZA Y MEJORA LOS PROCESOS DE TU DÍA A DÍA
La implantación de sistemas basados en Inteligencia Artificial está produciendo cambios más que significativos en la eficiencia de las compañías. Los sistemas de Inteligencia Artificial que toman decisiones basadas en datos de forma automática se han convertido ya en una tecnología estratégica que ofrece significativas ventajas competitivas. El Machine Learning, la rama de la Inteligencia Artificial que está revolucionando las empresas y los mercados, sirvió para que empresas como Google o Amazon se convirtieran en las compañías con mayor capitalización bursátil del mundo. Desde hace unos años, esta tecnología está disponible para las compañías de cualquier sector y tamaño.
Con el programa A.I. Business Analyst, que Escuela FEF ofrece en colaboración con IDIASEF, el alumno adquirirá los conocimientos necesarios para darle a su empresa un enfoque basado en datos con ayuda de las últimas herramientas de Inteligencia Artificial disponibles en el mercado, siempre con un enfoque al ámbito/sector financiero, principalmente. Dada la transversalidad de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, el programa está pensado para que el alumno pueda aplicar estos conocimientos también en sectores como el asegurador, el turístico, el horeca o el consumo minorista.
Asimismo, el alumno adquirirá los conocimientos necesarios para el desarrollo estratégico de la Inteligencia Artificial en la empresa.
Objetivos
Este programa, eminentemente práctico, le permitirá:
- Tener una visión global de “qué es” y “qué no es” la Inteligencia Artificial.
- Conocer las diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.
- Saber el estado de madurez de la tecnología y conocer qué tipo de aplicaciones de negocio son viables actualmente.
- Conocer y practicar con las últimas tecnologías LLM como ChatGPT.
- Entender cómo funcionan los modelos de lenguaje como ChatGPT y en qué aplicaciones del negocio financiero son útliles
- Tener capacidad crítica sobre la tecnología y una perspectiva a corto y medio plazo de las posibilidades tecnológicas reales.
- Aprender a desarrollar un proyecto de Inteligencia Artificial.
- Practicar y crear modelos de Inteligencia Artificial, sin necesidad de programar, con casos de uso en diferentes sectores.
- Entender cómo se conecta la tecnología con el negocio.
- Conocer los aspectos éticos relacionados con la Inteligencia Artificial.
A quién va dirigido
El programa está dirigido a profesionales del área de finanzas y aseguradoras y, dada la transversalidad de la Inteligencia Artificial, al sector turístico, venta minorista, sector jurídico y, en general, cualquier profesional que quiera hacer un análisis de negocio basado en Inteligencia Artificial.
Tutores del programa
D. Carlos Jaureguizar Francés
Presidente IDIASEF.
Dña. Sandra Nieto
Miembro de la junta de IDIASEF.
D. Andrés González
Independent Machine Learning Practitioner and Consultant.
D. Juan Ignacio Arcos
Asesor Estratégico y Desarrollo de Negocio (BigML Inc.).
D. Rafael Guzmán
Responsable de Analítica de Datos (Airbus).
Dña. Yusnelkis Milanés
Consultora de BI y datos de la Junta de Andalucía.
D. Miguel García Cordo
Director de Gestión del Riesgo en Inversis (Banca March).
Dña. Raquel María Hernández
Control de Riesgos de March Asset Management.
Metodología y Temario
El programa tiene una duración de 32 horas de clase, distribuidas en 8 semanas. Las clases se impartirán a través de la plataforma formativa de Escuela FEF los lunes y los viernes, de 18:00 a 20:00 horas.
Se estima unas 50 horas adicionales de trabajo personal y autoestudio.
El curso se ofrece íntegramente a través de la plataforma de Escuela FEF, donde los alumnos encontrarán la documentación, los ejercicios, el foro de discusión, lecturas, material audiovisual, etc. y el acceso a las clases en directo (que se quedarán grabadas también en la plataforma una vez finalice la sesión). Los alumnos tienen acceso a la plataforma y a todos sus contenidos hasta la fecha de examen de certificación que se fije más próxima a finalización del curso.
Cada semana del curso consta de 5 días de trabajo, dividida en 3 partes:
- Día 1: clase online en la que se hace una introducción a la materia que se va a trabajar durante la semana. Se analizan los aspectos prácticos, teóricos y se plantean las lecturas y los ejercicios a realizar durante el resto de la semana.
- Días 2, 3 y 4: realización de los ejercicios por parte del alumnado siguiendo las indicaciones del profesor. La comunicación entre el alumnado y el profesor, y entre los alumnos, se hace a través de la plataforma.
- Día 5: clase online para resolver dudas de los ejercicios, avanzar materia y cerrar la semana de trabajo.
- Qué es la Inteligencia Artificial.
- Qué “no es” la Inteligencia Artificial.
- Ámbitos de aplicación.
- Por qué se habla tanto ahora de Inteligencia Artificial.
- Fases de un proyecto de Inteligencia Artificial.
- Qué es el Machine Learning.
- La importancia de la exploración de datos.
- Qué es una ETL.
- Qué es la visualización de datos.
- Principales herramientas de exploración y visualización de datos.
- Power BI. Gráficas y dashboards.
- Ejercicios prácticos.
- Qué es Machine Learning
- Cómo funciona.
- Casos de uso.
- Algoritmos más frecuentes: árbol de decisión, bosque de árboles, regresión logística, regresión lineal, redes neuronales profundas.
- Ejercicios prácticos.
- En qué se diferencia del Machine Learning supervisado.
- Cómo funciona.
- Casos de uso.
- Algoritmos más frecuentes: segmentación, modelado de temas en textos, descubrimiento de asociaciones, detección de anomalías.
- Ejercicios prácticos.
- Planteamiento del caso de negocio.
- Recogida de datos.
- Limpieza de datos.
- Transformación de datos.
- Ingeniería de atributos.
- Entrenamiento de modelos.
- Evaluación de la calidad.
- Puesta en producción.
- Aspectos a tener en cuenta para el negocio.
- Cómo calcular el coste de un proyecto.
- Cálculo del ROI de un proyecto de Inteligencia Artificial.
- Qué necesita un proyecto para tener éxito.
- Cómo orientar un proyecto para alcanzar el máximo rendimiento.
- Tendencias y casos de uso en modelos conversacionales. Estado del arte.
- Ecosistema de asistentes virtuales.
- Estrategias de diseño y experiencia de un modelo conversacional.
- Soluciones y componentes de los modelos conversacionales.
- Ejercicio práctico.
- Impacto y riesgos de la IA.
- ¿Qué es la Ética?
- Sesgos.
- Equidad.
- Interpretabilidad.
- Privacidad.
- Seguridad.
- Normativa existente.
- Principios que rigen la ética en la IA.
- Ejemplos.
Certificación
La certificación Certified Artificial Intelligence Business Analyst la otorga conjuntamente el Instituto Español de Analistas y el Instituto para el Desarrollo de la Inteligencia Artificial en el Sector Financiero (IDIASEF). Es requisito obligatorio haber realizado un programa de formación acreditado siendo el curso ofertado por EscuelaFEF e IDIASEF, en España, el único acreditado por el momento.
Aquellos alumnos que asistan al 70% de las clases recibirán un Diploma de Aprovechamiento del curso, necesario para poder presentarse a los exámenes de certificación.
Para consultar las fechas y formalizar la inscripción a los exámenes del Instituto Español de Analistas haz clic en el siguiente enlace:
FAQs
Es obligatorio haber completado el curso formativo para poder presentarse al examen de certificación.
Sí. En este caso el alumno recibirá un Diploma de la Escuela FEF acreditativo de haber realizado la formación.
Esta modalidad permite total flexibilidad al alumno para visualizar las clases. El candidato podrá asistir vía streaming desde nuestra plataforma, donde también puede interactuar en directo con el tutor y compañeros. Además, las clases quedan grabadas para su posterior reproducción en el momento que el alumno desee.
