Experto en Analítica en Seguros
Curso
Virtual
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Virtual
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Idiomas
Castellano
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Horas lectivas
77h
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Duración
Flexible
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Clases virtuales
Sí
Aunque el almacenamiento de información ha sido un hecho permanente en la actividad aseguradora, la masificación de los seguros de mano con el desarrollo tecnológico ha llevado a las compañías y sus profesionales a dar un papel protagónico a la búsqueda de la calidad de los datos para que su análisis cumpla con su función de resolver problemas y tomar decisiones acertadas. Con esta certificación, el participante aprenderá diferentes comandos y aplicación de algoritmos para hacer una proyección de ventas, marketing o perfiles, así como la elaboración de un proyecto de analítica de datos que incluya el Machine Learning y su utilidad en la toma de decisiones.
A tener en cuenta
Capacitar a los participantes en la analítica de datos centrada en los procesos involucrados en la Minería de Datos y la elaboración de una solución de machine learning aplicada al sector asegurador.
Directivos, jefes, gerentes o profesionales de suscripción, mercado y servicio al cliente, indemnizaciones y actuaría de compañías de seguros y de intermediarios que deseen conocer el entorno internacional y las aplicaciones de Internet de las Cosas en los seguros de personas y seguros generales, así como los retos gerenciales que implica la aplicación de este tipo de herramientas en la gestión de seguros.
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Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
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Materias
- Riesgos seguros
- Seguros
- Analítica de Datos
- Minería de Datos
- Machine learning
Profesores
Nicolás Suárez
Docente
Economista y Especialista en Estadística de la Universidad Nacional de Colombia con Maestría en Finanzas Cuantitativas y Actuaría de la Universidad de Tilburg (Holanda). Ha sido Director de Proyectos de la Firma Risk Management Insight con responsabilidades en Diseñar y apoyar la implementación de políticas para la gestión eficiente de riesgos financieros a través de contratos derivados en empresas del sector real y Asesor de la UIAF en Diseñar e implementar modelos para el análisis de grandes bases de datos y Coordinar el grupo de análisis cuantitativo de información.
Programa académico
Modulo 1 : Minería de Datos aplicada al Mercadeo
- Definiciones
- Clustering
- Medidas de distancia
- Clustering particional
- K-medias
- K-medioides
- Clutering jerárquico
- Aglomerativo
- Divisivo
- Procedimiento para la aplicación de métodos de clustering
- Clasificación y regresión
- Árboles de clasificación
- Regresión lineal
- Redes neuronales
Módulo 2: Internet de las cosas en Seguros
- Introducción Mundo VICA 4ª revolución industrial Cambios en el consumidor Internet de las cosas (IoT) Inteligencia Artificial (IA) Impacto y riesgos de la aplicación de la IA Ejemplos de la IA Analítica de datos (Big Data), para qué y elementos Tipos de datos ¿Qué es analítica? Importancia del uso de datos
- Introducción Telemática, 5G, dispositivos y sensores Vehículos autónomos Digital Twins
- El sistema tradicional Nuevos modelos de negocio Casos de éxito
- Qué son las Insurtech y sus características Los ciberseguros Ejemplos de las Insurtechs en Latinoamérica y Colombia Casos de éxito
- Cifras IOT La promesa IoT Posibles usos de IoT Casos de éxito
- Regulación y seguridad digital Privacidad y datos Tips de implementación de proyectos IoT Casos de riesgos materializados
Modulo 3: Machine Learning – Introducción y Conceptos Básicos Aplicado a los Seguros
- Introducción a los conceptos básicos de machine learning.
- Aplicaciones del machine learning
- Beneficios de utilizar el machine learning
- Detección y prevención del fraude
- Aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Tipos de datos
- Información estructurada
- Información semi-estructurada
- Información no estructurada
- Análisis de resultados
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