Duración
3 meses
Fecha de Inicio
28-04-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
321 €
El Curso de Análisis de Riesgo con Machine Learning de Academia IA está diseñado para formar profesionales capaces de aplicar modelos predictivos e inteligencia artificial en la evaluación y gestión del riesgo financiero. El programa aborda desde la modelización estadística hasta el despliegue de soluciones de ML en entornos Fintech reales, cubriendo herramientas como Python, scikit-learn y plataformas de datos financieros.
Te enseñaremos las técnicas avanzadas de machine learning aplicado al riesgo que utilizan los equipos de analítica en bancos, aseguradoras y empresas Fintech: construcción de modelos de scoring crediticio, detección de fraude con algoritmos supervisados y no supervisados, backtesting de carteras, interpretabilidad de modelos con SHAP y LIME, y validación regulatoria. El curso incluye un Proyecto Final donde desarrollarás un sistema de riesgo completo aplicado a un caso financiero real.
El Curso de Análisis de Riesgo con Machine Learning responde a la creciente necesidad del sector financiero de incorporar profesionales capaces de combinar analítica avanzada con gestión del riesgo. Las entidades financieras, aseguradoras y empresas Fintech enfrentan una presión regulatoria y competitiva creciente que exige modelos más precisos, explicables y escalables que los métodos estadísticos tradicionales.
El propósito del curso es formar profesionales capaces de diseñar, entrenar y desplegar modelos de machine learning aplicados a la evaluación del riesgo crediticio, operacional y de mercado. Aprenderás a construir pipelines de datos financieros, seleccionar y ajustar algoritmos, interpretar resultados bajo marcos regulatorios como Basilea III y IFRS 9, detectar anomalías y fraude, y comunicar los resultados de los modelos a equipos no técnicos con claridad y rigor.
La formación incluye el uso de Python con scikit-learn y XGBoost, plataformas de datos financieros, herramientas de visualización como Power BI y Matplotlib, y frameworks de interpretabilidad como SHAP, culminando con un Proyecto Final donde construirás un sistema de riesgo end-to-end aplicado a un caso financiero real del sector.
El Curso de Análisis de Riesgo con Machine Learning te capacita para trabajar en departamentos de riesgos, equipos de analítica cuantitativa, áreas de cumplimiento normativo y unidades de innovación en bancos, aseguradoras, fondos de inversión y empresas Fintech. Podrás desarrollar tu carrera como analista de riesgo cuantitativo, científico de datos financiero o especialista en modelos de scoring y detección de fraude.
La formación te prepara para ejecutar proyectos de riesgo de principio a fin: construir pipelines de datos financieros automatizados, entrenar y validar modelos de clasificación y regresión, implementar sistemas de scoring crediticio, desarrollar modelos de detección de fraude en tiempo real, realizar backtesting de estrategias y asegurar la trazabilidad e interpretabilidad de los modelos frente a auditores y reguladores.
También adquirirás competencias para traducir los resultados técnicos en informes ejecutivos accionables, proponer mejoras en los sistemas de riesgo existentes y colaborar con equipos de tecnología, negocio y cumplimiento.
info@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al contenido desde cualquier lugar y adapta tu ritmo de aprendizaje en IA financiera a tu actividad profesional actual.
Los bloques de código están guiados paso a paso. La lógica de negocio y los modelos son el foco, no la sintaxis técnica.
Aprende Python, XGBoost, SHAP y Power BI: las herramientas que usan hoy los equipos de riesgo en Fintech y banca.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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Completar el Curso de Análisis de Riesgo con Machine Learning te posiciona en uno de los perfiles más demandados y mejor remunerados del sector financiero actual. La confluencia entre regulación financiera, explosión de datos y presión competitiva ha convertido el ML aplicado al riesgo en una competencia crítica para bancos, aseguradoras y Fintech.
Acceso a roles de alta demanda y valor estratégico: Los perfiles que combinan conocimiento financiero con machine learning son escasos y extraordinariamente valorados. Analistas de riesgo cuantitativo, model validators y científicos de datos financieros encabezan las listas de contratación de los principales grupos bancarios y plataformas Fintech a nivel global.
Dominio de un área con impacto regulatorio directo: Entender cómo construir modelos explicables y trazables bajo Basilea III, IFRS 9 o la normativa de la EBA te convierte en un profesional indispensable. Las entidades no solo necesitan buenos modelos, necesitan modelos que superen auditorías internas y externas, y eso requiere una formación muy específica.
Capacidad para liderar proyectos de transformación analítica: Desarrollarás las competencias para diseñar soluciones de riesgo de extremo a extremo, desde la ingesta de datos hasta el despliegue en producción, posicionándote como referente técnico en tu organización y acelerando tu crecimiento profesional.
Integración en una comunidad especializada en IA: Al formarte con Academia IA te incorporas a una red activa de +400 profesionales que comparten conocimientos, proyectos y oportunidades en el sector de la inteligencia artificial aplicada a los negocios.
El sector financiero está viviendo una transformación sin precedentes impulsada por la inteligencia artificial. Según informes de McKinsey y el Banco de Pagos Internacionales, el machine learning ya es la tecnología central en los modelos de riesgo de los principales bancos globales, y la adopción en entidades medianas y Fintech se está acelerando a un ritmo que supera la disponibilidad de talento cualificado. La brecha de profesionales con este perfil híbrido es una realidad crítica en el mercado.
Transformación regulatoria que exige nuevos modelos: Marcos normativos como Basilea III, IFRS 9 y la regulación europea de IA están obligando a las entidades financieras a modernizar sus sistemas de evaluación del riesgo. Los métodos estadísticos tradicionales ya no son suficientes: los reguladores exigen modelos más precisos, explicables y auditables, lo que hace imprescindible el dominio del machine learning aplicado al riesgo.
Escasez crítica de perfiles híbridos en el mercado: El mercado necesita urgentemente profesionales que entiendan tanto la lógica financiera como los algoritmos de machine learning. Este perfil dual —riesgo + ML— es uno de los más difíciles de encontrar y los más buscados por headhunters especializados en banca, seguros y Fintech, tanto en España como a nivel europeo e internacional.
Ventaja competitiva duradera en un sector en evolución: Formarse hoy en análisis de riesgo con machine learning significa adelantarse a una transformación que aún está en plena expansión. A diferencia de otras tendencias tecnológicas, la aplicación del ML en riesgo financiero está respaldada por imperativos regulatorios y de negocio que garantizan su relevancia a largo plazo, consolidando tu posición profesional en el sector.
Ease of learning
El plan de estudios del Curso de Análisis de Riesgo con Machine Learning sigue una estructura progresiva y aplicada que replica el ciclo de vida real de un proyecto de riesgo en una entidad financiera: desde la comprensión del marco regulatorio y los datos hasta el despliegue y la validación de los modelos en producción. Cada bloque construye sobre el anterior, garantizando una curva de aprendizaje sólida y sin saltos conceptuales.
La formación arranca con los fundamentos del riesgo financiero y su intersección con el machine learning: tipos de riesgo, fuentes de datos financieros, preprocesamiento y feature engineering para datos tabulares. Los módulos iniciales abordan los algoritmos supervisados más utilizados en scoring —regresión logística, árboles de decisión, Random Forest y XGBoost—, sus métricas de evaluación específicas para entornos financieros (KS, Gini, AUC-ROC) y las técnicas de calibración de probabilidades.
Los contenidos avanzados profundizan en detección de fraude con modelos no supervisados y semi-supervisados, el uso de redes neuronales para datos financieros, la construcción de pipelines de ML reproducibles, la interpretabilidad con SHAP y LIME, y la validación de modelos bajo marcos regulatorios como IFRS 9. El programa culmina con un Proyecto Final en el que desarrollas un sistema de riesgo completo —desde los datos brutos hasta el informe ejecutivo— aplicado a un caso financiero real de tu contexto profesional.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final representa el núcleo integrador de la formación y constituye la demostración práctica de todas las competencias desarrolladas a lo largo del programa. Consiste en el diseño y desarrollo completo de un sistema de análisis de riesgo basado en machine learning, aplicado a un caso financiero real elegido según tu contexto profesional: riesgo crediticio, detección de fraude, riesgo operacional o valoración de carteras. El proyecto sigue el ciclo de vida completo de un modelo en producción, desde la definición del problema hasta la presentación ejecutiva de resultados.
El desarrollo del proyecto incluye la ingesta y limpieza de datos financieros reales o sintéticos representativos, la exploración y análisis descriptivo, el proceso de feature engineering especializado para variables financieras, el entrenamiento y comparación de múltiples algoritmos (regresión logística, Random Forest, XGBoost y redes neuronales), la evaluación con métricas de riesgo (KS, Gini, AUC-ROC, F1-Score), la interpretación del modelo con SHAP, la validación cruzada y el backtesting, y la elaboración de un informe técnico y ejecutivo con los resultados y recomendaciones accionables.
El proyecto debe alcanzar un nivel de calidad profesional que permita presentarlo como portfolio especializado en procesos de selección para roles de analítica de riesgo, model validation o data science financiero. La documentación entregada demostrará tu capacidad para gestionar proyectos de ML de extremo a extremo en entornos regulados, identificar los trade-offs entre precisión e interpretabilidad, y comunicar los resultados a audiencias técnicas y directivas. Este entregable tangible te diferenciará en un mercado donde la experiencia práctica y demostrable es el factor decisivo.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
El curso está orientado a un perfil avanzado, por lo que se recomienda tener nociones básicas de Python o estadística. Sin embargo, el Curso de Análisis de Riesgo con Machine Learning de Academia IA no asume un perfil de desarrollador: todo el código se trabaja de forma guiada, con explicaciones detalladas de cada bloque y enfocándose siempre en la lógica de negocio y la interpretación financiera, no en la programación en sí. Si tienes experiencia en análisis financiero o en el uso de herramientas como Excel avanzado o SQL, estarás en una posición muy adecuada para seguir el programa con solvencia.
El programa trabaja con el ecosistema estándar del mercado para analítica de riesgo. Aprenderás a utilizar Python con las librerías más demandadas en el sector: scikit-learn para modelización, XGBoost y LightGBM para modelos de gradient boosting, Pandas y NumPy para manipulación de datos financieros, SHAP y LIME para interpretabilidad de modelos, y Matplotlib y Seaborn para visualización de resultados. También trabajarás con herramientas de reporting como Power BI para la presentación ejecutiva de los análisis y con plataformas de datos financieros reales. El stack tecnológico está alineado con lo que utilizan hoy los equipos de riesgo cuantitativo en banca y Fintech.
Sí, y ese es precisamente el perfil al que más valor aporta esta formación. Si ya trabajas en un entorno de riesgo financiero, el Curso de Análisis de Riesgo con Machine Learning te dará las herramientas para modernizar los procesos que ya conoces: sustituir o complementar modelos estadísticos tradicionales por algoritmos de ML más precisos, automatizar la construcción y reentrenamiento de modelos, mejorar la calidad de los informes de riesgo con visualizaciones avanzadas, y posicionarte como el perfil técnico de referencia en tu equipo. Varios alumnos de Academia IA han implementado lo aprendido directamente en sus organizaciones durante el propio curso, con resultados medibles en precisión y eficiencia.
La diferencia principal es la especialización sectorial y la orientación regulatoria. La mayoría de los cursos de machine learning son generalistas: enseñan algoritmos sin contexto de negocio. El Curso de Análisis de Riesgo con Machine Learning de Academia IA está construido desde la realidad del sector financiero: trabajas con datos financieros reales, aprendes las métricas específicas del riesgo (KS, Gini, PD, LGD), entiendes las implicaciones de marcos normativos como Basilea III e IFRS 9, y desarrollas modelos que no solo funcionan sino que pueden ser auditados y validados. El contenido está creado por profesionales que trabajan en equipos de riesgo cuantitativo y analítica avanzada en empresas del sector, lo que garantiza una formación alineada con las necesidades reales del mercado.
