Big data en sector financiero
El Big Data y la aplicación de técnicas asociadas al tratamiento y análisis de grandes bases de datos han revolucionado el trabajo científico y la gestión empresarial. Empresas como Amazon son un ejemplo de aplicar recomendaciones para dar respuesta a las necesidades de sus clientes. Con este documento se pretende analizar las alternativas del BIG DATA para implementar mejoras en el sector financiero, así como el resultado esperado de los clientes, incrementando la eficacia de las entidades del sector en un contexto de difícil rentabilidad y recuperación de la reputación perdida por este tipo de entidades. Existen indicadores que utilizando técnicas de BIG DATA dan información online sobre la reputación y/o el capital social, extendiéndose a la calidad crediticia de los potenciales clientes, el uso fraudulento de las tarjetas de crédito, el cumplimiento normativo, la prevención de blanqueo de capitales, la microsegmentación, etc. Existen otros apartados que también deben ser analizados cuando se hace uso de las técnicas de Big Data como son la privacidad y protección de datos o el cumplimiento de la normativa en el uso de datos.
Temario
BIG DATA32 temas
- 1 QUÉ ES EL BIG DATA
- 1.1 QUÉ ES EL BIG DATA
- 1.2 ORIGEN DEL BIG DATA
- 2 DATOS
- 2.1 QUÉ ES UN DATO
- 2.2 COMO ELEGIR LOS DATOS ADECUADOS
- 2.3 TIPOS DE BIG DATA
- 2.4 TIPOS DE DATOS ESTRUCTURADOS
- 2.5 DATOS NO ESTRUCTURADOS
- 2.6 DIFERENCIAS ENTRE DATOS ESTRUCTURADOS Y DATOS NO ESTRUCTURADOS
- 2.7 LA IMPORTANCIA DE LOS DATOS DE BIG DATA
- 3 USOS DE BIG DATA
- 3.1 POR QUÉ ES TAN IMPORTANTE EL BIG DATA
- 3.2 COMO DESARROLLAR UN PRODUCTO USANDO BIG DATA
- 3.3 COMO IMPLEMENTAR EL USO DE BIG DATA EN UN PROYECTO EMPRESARIAL
- 4 ANÁLISIS Y CALIDAD DE DATOS
- 4.1 COMO REALIZAR UN ANÁLISIS CORPORATIVO
- 4.2 CALIDAD DE DATOS EN BIG DATA
- 4.3 TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS
- 4.4 TÉCNICAS DE ESTUDIO DE DATOS MÁS SOFISTICADAS
- 5 ESTRATEGÍAS DE USO DE BIG DATA
- 5.1 CUÁL ES EL TAMAÑO DE MERCADO DE BIG DATA
- 5.2 COMO DEFINIR UNA BUENA ESTRATEGIA DE USOS DEL BIG DATA
- 5.3 PRIMER PASO DE UNA ESTRATEGIA DE USO DE BIG DATA
- 5.4 LAS ESTRATEGIAS SE DEFINEN EN PREGUNTAS Y RESPUESTAS
- 6 RELACIONES CON BIG DATA
- 6.1 CUÁL ES LA RELACIÓN ENTRE BIG DATA, CIENTÍFICOS DE DATOS E INGENIEROS DE DATOS
- 6.2 POR QUE CIENTÍFICOS DE DATOS
- 6.3 SALARIOS PROFESIONALES Y ESTUDIOSOS DE ESTE CONCEPTO
- 6.4 CUAL ES LA IMPORTANCIA DE LOS PROFESIONALES DE BIG DATA EN LA INDUSTRIA
- 6.5 MEJORES HERRAMIENTAS PARA UTILIZAR BIG DATA
- 6.6 Cuestionario: Cuestionario final
BIG DATA en sector financiero15 temas
- 1 BIG DATA - CONCEPTO TÉCNICAS Y APLICACIONES A LA ECONOMÍA
- 1.1 Introducción
- 1.2 Una aproximación al concepto de BIG DATA
- 1.3 BIG DATA y técnicas estadisticas
- 1.4 Aplicaciones de BIG DATA a la economía
- 2 BIG DATA Y SERVICIOS FINANCIEROS
- 2.1 La potencialidad de las técnicas de BIG DATA en el sector financiero
- 2.2 BIG DATA y calificaciones crediticias
- 2.3 Aplicaciones a la detección de fraude en las tarjetas de crédito
- 2.4 BIG DATA y las nuevas plataformas de servicios financieros
- 2.5 Otras actividades del BIG DATA en los servicios financieros
- 3 LOS PELIGROS DEL BIG DATA
- 3.1 Los peligros del BIG DATA
- 3.2 Conclusiones
- 3.3 Cuestionario: Cuestionario final
- Centro autorizado SEPE · FUNDAE
- Gestionamos la bonificación de principio a fin
Cursos relacionados
Conceptos básicos para la implementación de chatbots
Este curso tiene como objetivo principal comprender la definición y el propósito de los chatbots utilizados actualmente en páginas web, para facilitarnos bien información o bien gestionar la atención al cliente. Identificar los tipos y usos comunes de los chatbots en diferentes actividades, familiarizarse con los componentes principales y el funcionamiento de un chatbot, así como explorar las herramientas y tecnologías utilizadas en el desarrollo de los mismos, permitirá desarrollar habilidades básicas para comprender la creación y personalización de un chatbot en una página web, teniendo en cuenta no solo sus pros, sino también sus contras.
Ciberseguridad para pymes
Desde el punto de vista del día a día de una Pyme o Micropyme, pretendemos abordar el concepto de Ciberseguridad haciendo hincapié en las ciberamenazas que se reciben en una empresa o comercio, y los diferentes sistemas de prevención y defensa existentes. Los 3 puntos fundamentales en los que se basa el itinerario formativo: 1. Reconocer conceptos básicos y características de ciberseguridad: Al finalizar el curso, los participantes comprenderán los fundamentos de la ciberseguridad, incluyendo conceptos clave y características. 2. Entender el cibercrimen y los ciberataques: Los participantes deben aprender sobre los diferentes tipos de ciberataques o ciberamenazas, cómo se llevan a cabo y cómo se pueden prevenir. Esto incluye el estudio de casos reales en la historia como ejemplos para comprender mejor las tácticas utilizadas por los ciberdelincuentes. 3. Promover la prevención y la reacción ante ciberataques: Conocer que tipos de ciberataques se reciben a diario en nuestro negocio o actividad tanto por correo electrónico, vía web, así como mediante las pasarelas de pago, Bizum, etc… ayuda a prevenir, detectar y responder adecuadamente a las ciberamenazas. Esto implica desarrollar habilidades para proteger sistemas y redes, así como para actuar de manera efectiva en caso de incidentes.
Chatgpt y copilot
Conocer el potencial de un Chat IA como ChatGPT, y especialmente COPILOT por su facilidad de acceso, además de mostrar la diferencia entre obtener información desde el buscador de un navegador o preguntándole al Chat IA es uno de los objetivos principales de este contenido. Muy enfocado a su uso en la actividad profesional diaria de una Pyme o MicroPyme, mostramos sus características, consejos para sacar el máximo partido a estas herramientas de IA, incluyendo ejemplos de utilización que forman parte del día a día de una Pyme.
Big data para pymes
En este contenido relacionado con el concepto Big Data, pretendemos cumplir los siguientes objetivos: Comprender el concepto de Big Data: Los participantes deben familiarizarse con qué es el Big Data, cómo se recopilan y almacenan los datos, y por qué es relevante para las empresas. Explorar sistemas de información: Aprender sobre las nuevas tecnologías y sistemas de información relacionados con el Big Data, como bases de datos, almacenamiento distribuido y procesamiento en tiempo real. Análisis de la información obtenida: Conocer las técnicas de Machine Learning para analizar datos, tanto descriptivos como predictivos. Toma de decisiones basada en datos: Enseñar como a través de la información obtenida, tomar decisiones empresariales y estratégicas. Un contenido muy dirigido a las Pymes y en el que incluimos ejemplos tanto reales como ficticios para la comprensión de la utilidad del BIG DATA para las empresas.