Data Science aplicado a Riesgos Financieros

¿En qué consiste?
¿A quién está dirigido?
El curso está dirigido a profesionales de departamentos de riesgos y control de entidades de crédito, departamentos financieros, auditoría de riesgos, validación, inversión y planificación: también es adecuado para profesionales en departamentos responsables de la implantación y gestión de riesgos, tecnología vinculada a áreas de riesgos, entidades reguladoras, bancos centrales, supervisores, consultoría en riesgos y otros interesados en profundizar en la gestión de riesgos o adquirir destrezas para desarrollar su carrera en estas áreas.
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Una experiencia única, desde el primer minuto ya se está aprendiendo. Para mí, el aspecto más positivo ha sido el profesorado y su capacidad de transmitir conocimiento. Además, siempre están dispuestos a ayudar y a mantener tutorías contigo para reforzar las clases. Por otra parte, personalmente me ha gustado el grupo que hemos formado como clase, creo que en un año así es imprescindible tener el apoyo de los compañeros.

Un claustro de élite
Plan de estudios
El programa docente consta de 16 horas de formación a través de módulos que cubren desde Data Engineering hasta técnicas avanzadas en modelos de crédito.
Requisitos
Del 3 al 16 de octubre de 2026
- INTRODUCCIÓN A DATA ENGINEERING Y DATA SCIENCE
- Analytics 3.0: Retos y Soluciones
- Metodología de Proyectos en Analytics
- Etapas y herramientas Matemáticas/Estadísticas necesarias
- EJEMPLOS DE ANÁLISIS
- Análisis de Riesgos en la práctica
- TÉCNICAS AVANZADAS
- Técnicas avanzadas en Modelos de Crédito
Matrícula
Matrícula
El número de plazas es limitado. El precio de la matrícula es de 1.595 €. Afi Alumni tienen un precio reducido de 1.435 €. Descuentos por inscripción anticipada disponibles.
Becas
Del 3 al 16 de octubre de 2026
Presencial + Streaming
1595 €
Descuentos por pronta matriculación:
Todos aquellos que formalicen y abonen su inscripción con dos meses de antelación al inicio del programa tendrán un 10% de descuento y un 5% si lo hacen un mes antes.