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Data Analytics en Seguros

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Virtual

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  • Tipología

    Seminario

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    8h

  • Duración

    3 Días

  • Campus online

  • Envío de materiales de aprendizaje

  • Tutor personal

  • Clases virtuales

Profundiza en la Minería de Datos en Seguros

¿Te interesa aprender y profundizar en análisis de datos aplicado al área de seguros? Pues esta información es para ti. Emagister te presenta el curso en Data Analytics en Seguros que lo imparte Instituto Nacional de Seguros (I.N.S.) de manera virtual.

Las empresas del sector financiero y dentro de ellas las compañías de seguros, son ricas en datos e información debido a su actividad y experimentan cada día una mayor presión de sus competidores.

El gran volumen de información y la relevancia que tienen los datos para las compañías de seguros, requiere que las áreas de mercadeo, se encuentren a la vanguardia del manejo de los datos y cuenten con las herramientas necesarias para poderlos estudiar y obtener de ellos información de gran valor para la compañía.

Con la evolución informática y el ahorro en costos de almacenaje, actualmente podemos aprovechar “las gemas” que tiene la información, por medio de técnicas de Minería de Datos y con ellas conocer los clientes en profundidad, obteniendo entre otros los siguientes beneficios:

Encontrar las variables que son determinantes, y no necesariamente obvias, para conformar grupos de clientes y así desarrollar la mezcla de mercadeo adecuada para ellos.
Identificar los clientes valiosos próximos a salir para generarles campañas activas de retención antes de que manifiesten su intención de retirarse.
Identificar los clientes con un mayor potencial de adquirir un nuevo producto o de aumentar el uso de los actuales, incrementando la efectividad de las campañas de mercadeo.
Predecir el comportamiento de los clientes y la rentabilidad de un prospecto, evitando que las empresas adquieran clientes poco atractivos.

No lo dudes más y solicita información en Emagister.co, para despejar cualquier duda, esta puede ser una oportunidad única para lograr mayores y mejores conocimientos que permitan que tu formación sea tu diferencia.

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A tener en cuenta

Llevar a cabo una capacitación en las técnicas en minería de datos, con aplicaciones en el área de seguros

Al finalizar el curso, los estudiantes estarán en capacidad de:

Comprender el concepto de Minería de datos.
Conocer y aprender a aplicar estas técnicas en temas de mercadeo y otras áreas de la Empresa.
Aprender a utilizar software especializado para realizar la minería de datos

Trabajadores de las áreas de analítica de las compañías de seguros, mercadeo y financiero o personas con intereses en aprender en el análisis de datos

Conocimientos básicos en Excel y estadística

Diploma en Data Analytics en Seguros

Tendremos enfoque en los ramos de seguros generales

El centro se pondrá en contacto contigo una vez envíes tus datos a través del formulario

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Opiniones

Logros de este Centro

2020

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 14 años en Emagister.

Materias

  • Redes
  • Excel
  • Segmentación
  • Mercadeo
  • Negocios
  • Prevención
  • Asociación
  • Estadística
  • Tecnología
  • Minería
  • Consumo
  • Protección de datos
  • Tecnologías
  • Responsabilidad
  • Minería de Datos
  • Riesgos
  • Profesionales
  • Datos
  • Big Data
  • Taxonomía
  • Antecedentes Normativos
  • Analytics
  • Enfoques
  • Redes Neuronales
  • Reglas de asociación
  • Árboles de clasificación
  • CHAID
  • Quest
  • Método de Kohonen
  • Entrenamiento a la red
  • Construcción de la red
  • GRT
  • Estafas
  • Kohonen

Profesores

Nicolás  Suárez

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


  • Conceptos básicos de minería de datos
  • Elementos de estadística – regresión lineal
  • Redes neuronales
  • Bases de redes neuronales
  • Definición
  • Construcción de la red
  • Entrenamiento a la red
    • Parámetros de entrenamiento
  • Tasa de aprendizaje
  • Momento
  • Decaimiento
    • Validación y uso del modelo
  • Árboles de clasificación
    • Bases conceptuales de los árboles de clasificación
    • Criterios de ramificación:
    • Poda de árboles
    • Métodos de generación de los árboles:
  • CHAID
  • Quest
  • C5
  • GRT
    • Ejercicios de práctica
  • Reglas de Asociación
  • Bases conceptuales de los reglas de asociación
  • Reglas triviales – reglas útiles
  • Tablas de Co-ocurrencia
  • Análisis de taxonomía
  • Ejercicios de práctica
  • Clusters
  • Bases fundamentales de la construcción de conglomerados
  • Medidas de asociación y distancia
  • Evaluación de conglomerados
  • Self organizing maps (Método de Kohonen)
  • Ejercicios de práctica








































































































































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