Workshop 21 Junio: "Machine Learning for Credit Risk Modeling in Matlab"

Workshop 21 Junio: "Machine Learning for Credit Risk Modeling in Matlab"

Le informamos sobre las características básicas del Workshop "Machine Learning for Credit Risk Modeling in Matlab" impartido por Marshall Alphonso, MATHWORKS, en el evento Risk Management & Trading Conference 2017 que tendrá lugar los días 21 a 24 de Junio en Santa Fe (México). Este evento reúne a los mejores profesionales de la industria de toda América Latina. 

Datos Workshop "Machine Learning for Credit Risk Modeling in Matlab"

  • Miércoles 21 de Junio
  • Duración: 8 Horas
  • Hotel Jw Marriott Santa Fe
Marshall Alphonso MATHWORKS

Marshall Alphonso
MATHWORKS


Descripción del Curso:

La toma de decisiones en tiempos de regulaciones rigurosas y macrodatos (big data), junto con exigencias de transparencia y aprendizaje automatizado (machine learning) avanzado, puede ser desafiante para cualquier institución financiera. Con esto en mente, este seminario demuestra el poder de usar herramientas point-and-click (señalar y hacer clic) que escriben el código, para acelerar significativamente el proceso de desarrollo.


Temario:

  • Estimating expected losses based on
    1. Probability of Default.
    2. Exposure at Default.
    3. Loss Given Default.
  • Consumer credit risk modeling - logistic regression.
  • Corporate credit risk modeling – decision tree and other machine learning approaches.
  • Modeling correlated defaults using copulas.
  • Application Development.
    1. Develop graphical applications in MATLAB & Deploy them to your end users.
    2. Develop interfaces in Excel using MATLAB developed functionality.
    3. Deploy Web Applications (.NET, Java).

 

El evento engloba más de 30 workshops impartidos por los líderes de la industria financiera global de trading y riesgos (ver todos los workshops). El coste del evento completo es de $44,660.00 MXN ($2.400USD aproximadamente). Si quieres inscribirte en el mismo completa el formulario a continuación: 

 

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Estos son los datos con los que te has inscrito en el evento, comprueba que sean correctos:

 

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