• Desarrollar un sistema de recomendación de productos mediante la preparación y análisis de datos
• Construir un sistema de evaluación de la puntuación crediticia mediante algoritmos en R
• Implementar análisis automático para definir costos en tiempo real
• Generar código en R para detectar fraudes crediticios

• Módulo 1. Desarrollo de sistema de recomendación de producto

Aprenderás diferentes técnicas de limpieza de datos, así como a diferencias los diferentes tipos de sistemas de recomendación. Analizarás los datos utilizando métodos exploratorios y seleccionarás el tipo de sistema de recomendación que mejor se adapte a los datos.

• Módulo 2. Desarrollo de un sistema para la detección de fraudes

Identificarás los diferentes tipos de sistemas de detección de fraudes y sus aplicaciones. Además, seleccionarás y desarrollarás el modelo a aplicar con base en los datos y evaluarás las mejores métricas para aplicar según el sistema que se desarrolle.

• Módulo 3. Desarrollo de modelo de puntaje crediticio

Desarrollarás técnicas de creación de modelos logísticos para identificar clientes válidos para un préstamo y validarás modelos mediante las técnicas de análisis de ROC.

• Módulo 4. Desarrollo de modelo para predecir costos

Aplicarás el método de regresión lineal para predecir los costos a establecer en periodos futuros y validarás tus modelos mediante la técnica de la raíz media cuadrática (RMS) para verificar la calidad de tu modelo.