Predicción de la demanda con IA Resumen del curso HACÉ CLICK PARA INSCRIBIRTE datariusacademy@gmail.com Programa Fundamentos y Errores Comunes en la Predicción de la Demanda Módulo 1: Introducción a la Predicción de la Demanda • ¿Qué es y por qué es clave en las empresas? • Impacto en finanzas, logística y planificación estratégica. • Modelos tradicionales vs. Modelos modernos (IA y Machine Learning). Módulo 2: Errores frecuentes en la previsión de la demanda • Uso exclusivo de datos históricos sin factores externos. • Modelos desactualizados que no aprenden con nuevos datos. • Ignorar estacionalidad y tendencias del mercado. • No segmentar correctamente los datos. • Falta de consideración de eventos inesperados. • No validar ni medir la precisión del modelo. Módulo 3: Herramientas básicas para mejorar la predicción • Series temporales: ARIMA, Prophet y modelos básicos. • Introducción a Machine Learning: Regresión y Random Forest. • Casos reales en empresas que mejoraron sus predicciones. 🛠 Ejercicio práctico: Diagnóstico de errores en predicciones reales. Modelos Avanzados y Redes Neuronales para Predicción de la Demanda Módulo 1: Modelos Clásicos vs. Modelos Avanzados • Modelos estadísticos (ARIMA, SARIMA) vs. Machine Learning (XGBoost, Random Forest). • Introducción a Redes Neuronales y Deep Learning. Módulo 2: Redes Neuronales Multimodales y su Aplicación en Predicción de Demanda • ¿Cómo las redes neuronales pueden predecir la demanda? • Incorporación de datos externos (noticias, redes sociales, variables económicas). • Análisis de casos reales con redes neuronales en retail, energía y banca. Módulo 3: Implementación práctica con Python • Introducción a librerías clave: Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, Prophet. • Creación de un modelo simple de predicción de demanda con Machine Learning. 🛠 Ejercicio práctico: Implementación de un modelo básico con datos de demanda real. Inferencia Bayesiana, Optimización y Casos Avanzados Módulo 1: ¿Por qué la Inferencia Bayesiana supera a los modelos tradicionales? • Qué es la Inferencia Bayesiana y cómo mejora la predicción. • Cómo actualizar pronósticos dinámicamente con nuevos datos. • Caso práctico: Ajuste de demanda en supermercados con Bayes. Módulo 2: Técnicas de optimización de demanda • Métodos de ajuste dinámico de stock. • Predicción de demanda en entornos de alta incertidumbre. • Aplicación de redes neuronales con datos en tiempo real. Módulo 3: Casos de estudio y Aplicación Empresarial • Predicción de demanda en retail, energía y finanzas. • Cómo usar modelos híbridos combinando Machine Learning y Bayes. • Implementación en Google Cloud y plataformas de Big Data. 🛠 Ejercicio final: Simulación de un modelo predictivo con datos reales. HACÉ CLICK PARA INSCRIBIRTE Docentes Pablo Calello Actuario. Consultor en Fraudes Bancarios y Fraudes de seguros, ciberdelito. Especialista en predicción de la demanda Maximiliano Maggiore Actuario. Docente. Perito y Científico de datos. Especialista en elaboración de modelos de detección de fraude bancarios, modelos de predicción de demanda y modelos de scoring. HACÉ CLICK PARA INSCRIBIRTE

Introducción al análisis de datos contables con Python Duración 1 semana Precio -- AR$ Horarios Inscribite Volver a Cursos Acerca del curso Este curso está diseñado para proporcionar a los participantes los conocimientos fundamentales sobre cómo usar Python para el análisis de datos contables. A lo largo del programa, se abordarán técnicas básicas de manejo y exploración de datos, orientadas específi camente al análisis de información fi nanciera y contable, facilitando una comprensión más profunda de los estados fi nancieros y otros reportes contables. Acerca del profesor Daiana Levit Actuaria en administración (UBA). Maestrando en la Maestría en gestión y análisis de datos financieros en la UBA. +10 años de experiencia capacitando en análisis de datos y herramientas informáticas. Docente de materias actuariales en la Universidad Siglo 21. Objetivos Este curso tiene como objetivo proveer las herramientas necesarias para que los participantes utilicen Python en el análisis y manejo de datos contables, logrando extraer insights y automatizar cálculos clave para la toma de decisiones fi nancieras. Programa Fundamentos de Python y Manejo de Datos Contables . : Limpieza y Transformación de Datos Contables. Visualización de Información Contables. Inscribite

Reaseguros: tipos y tarificación Duración 2 Semanas Precio -- AR$ Horarios Inscribite Volver a Cursos Acerca del curso Introducción , definición de objeto e interés asegurable, gestión de riesgos, tipos de contrato de reaseguro. Ejemplos de aplicación de primas y siniestros. Análisis de capacidad. Perfiles de cartera. Apetito de riesgo. Normativa local e internacional. Acerca del profesor Matías Oddone Actuario (USAL). Maestrando en la Maestría en Finanzas de la UNSAM. Posee +10 años de experiencia en el mercado asegurador y reasegurador de la Argentina. Docente de Econometría en USAL. Objetivos Comprender los fundamentos del reaseguro y su papel en el sector asegurador. Conocer los principales tipos de contratos de reaseguro: proporcionales y no proporcionales. Aplicar técnicas de tarifi cación para diferentes riesgos y mercados. Evaluar y gestionar riesgos mediante herramientas y estrategias de reaseguros Programa Introducción , definición de objeto e interés asegurable, gestión de riesgos, tipos de contrato de reaseguro. Ejemplos de aplicación de primas y siniestros. Análisis de capacidad. Perfiles de cartera. Apetito de riesgo. Normativa local e internacional. Inscribite

NEWSLETTER Compartiremos conocimiento clave derivado del análisis de datos para toma de decisiones informadas. 💷 Es gratis 🗓️ Se envía cada quince días ⏳ Se lee en dos o tres minutos El futuro está aquí: análisis y datos al alcance de todos No se necesita ser un experto para entender el impacto de un adecuado proceso de gestión y el análisis de datos . Con nuestra newsletter, la revolución de los datos y su vinculación con la IA está a tan solo un click. Actualizaciones Rápidas y Directas a Tu Bandeja de Entrada Entendemos que el tiempo es oro. Por eso, cada quincena recibirás un resumen claro y conciso de un tema cuidadosamente seleccionado y vinculado al análisis de datos. Una lectura ligera, de dos a tres minutos, para mantenerte informado sin esfuerzo. Preguntas Frecuentes ¿Necesito conocimientos previos sobre gestión de datos? No. Nuestro contenido está diseñado para ser accesible y comprensible, independientemente de tu experiencia previa. ¿Cómo me aseguro de no perderme ninguna actualización? Simplemente suscribete y empezá a disfrutar de un aprendizaje continuo y vanguardista. Te mantendremos al día con las novedades más relevantes y emocionantes. Suscribite y ya no te quedes afuera: Click aquí Leer más Leer más Leer más Leer más

Exclusivo para alumnos Hacé click y accedé! Recordá que una vez que ingreses al espacio áulico deberás loguearte con el usuario y contraseña creado a tal fin. Nuestro espacio áulico te ofrece: Acceso Universal. Flexibilidad en el Aprendizaje. Colaboración Global. Variedad de Recursos Multimedia. Súmate a una experiencia única. Acceso Universal: Accede a tus materiales de aprendizaje desde cualquier lugar y en cualquier momento. La educación ya no está limitada por la ubicación geográfica o los horarios, brindando a los estudiantes la libertad de aprender a su propio ritmo. Flexibilidad en el Aprendizaje: Adaptamos la educación a tu vida, no al revés. Con un aula virtual, puedes revisar el material de aprendizaje según tu agenda, permitiéndote personalizar tu experiencia educativa de acuerdo con tus necesidades y responsabilidades diarias. Colaboración Global: Rompe las barreras geográficas y colabora con compañeros y profesores de todo el mundo. Nuestra plataforma facilita la interacción y la colaboración en línea, fomentando un ambiente educativo diverso y global. Variedad de Recursos Multimedia: Sumérgete en un mundo de aprendizaje enriquecido con recursos multimedia. Desde videos educativos hasta presentaciones interactivas, nuestro aula virtual utiliza una amplia gama de herramientas para hacer que el aprendizaje sea atractivo y efectivo.

Análisis de datos con Excel Duración 6 Semanas Precio -- AR$ Horarios Inscribite Volver a Cursos Acerca del curso Este curso está diseñado para llevarte desde los aspectos fundamentales de Excel hasta técnicas avanzadas que te permitirán analizar datos y generar reportes de manera profesional. Aprendé desde las funciones más simples y anidadas hasta cómo trabajar con tablas dinámicas, gráficos avanzados, y análisis inteligente. Si buscás dominar Excel y transformar tu forma de trabajar con datos, este curso es el adecuado. Acerca del profesor Maximiliano Maggiore Actuario. Docente. Perito. Científico de datos. Especialista en elaboración de modelos de detección de fraude en bancos y empresas de créditos analizando riesgos y generando modelos de Scoring. Objetivos El objetivo de este curso es proporcionar a los participantes las habilidades necesarias para manejar Excel de manera eficaz, desde funciones básicas hasta herramientas avanzadas de análisis de datos. Busca empoderar a los estudiantes con conocimientos para realizar cálculos, manipular y analizar datos, crear visualizaciones impactantes, y estructurar información de forma organizada. Además, introduce herramientas de Business Intelligence para aprovechar el potencial de Excel en la toma de decisiones estratégicas en entornos profesionales y empresariales. Programa Funciones básicas y avanzadas: simples, anidadas y condicionales. Funciones lógicas y de Fecha. Funciones de búsqueda y matriciales. Auditoría de fórmulas, Formato condicional y Gráficos avanzados. Tablas y Gráficos dinámicos. Estructuración de datos, hojas y libros. Importación de datos. Análisis inteligente y herramientas de Business Intelligence (BI). Inscribite