Diplomado en Modelos Predictivos de Siniestros con Machine Learning
About us Diplomado en Modelos Predictivos de Siniestros con Machine Learning
El Diplomado en Modelos Predictivos de Siniestros con Machine Learning integra técnicas avanzadas de machine learning y análisis de datos para la predicción de siniestros en el sector asegurador. El programa cubre el uso de algoritmos como regresión lineal, árboles de decisión, y redes neuronales aplicados a datos de siniestros. Se enfoca en la construcción de modelos predictivos, la validación de modelos y la interpretación de resultados, utilizando herramientas de Python y R para la visualización y el análisis estadístico. El objetivo es optimizar la gestión de riesgos y mejorar la toma de decisiones en seguros.
Los participantes adquirirán habilidades prácticas en preprocesamiento de datos, selección de variables y evaluación de la precisión de los modelos. La formación prepara para roles profesionales como actuarios, analistas de datos, gestores de riesgos y especialistas en seguros, mejorando la eficiencia y rentabilidad en la industria aseguradora. Se hará hincapié en la aplicación práctica de los modelos y su impacto en la siniestralidad.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): modelos predictivos, machine learning, análisis de datos, siniestros, gestión de riesgos, Python, R, actuarios, seguros.
Diplomado en Modelos Predictivos de Siniestros con Machine Learning
- Format: Online
- Duration: 8 months
- Hours: 900 H
- Language: ES / EN
- Credits: 60 ECTS
- Registration date: 04-07-2026
- Strat date: 14-08-2026
- Available places: 2
649 $
Competencias y resultados
Qué aprenderás
1. Predicción de Siniestros Navales: Machine Learning y Modelos Predictivos
Para quien va dirigido nuestro:
Diplomado en Modelos Predictivos de Siniestros con Machine Learning
Módulo 9 — Introducción a la Predicción de Riesgos Navales
9.9 El panorama actual de los siniestros navales y su impacto.
9.9 La necesidad de la predicción de riesgos en el sector marítimo.
9.3 Introducción a los conceptos clave de Machine Learning.
9.4 Tipos de datos relevantes para la predicción de siniestros navales.
9.5 Fuentes de datos y su recopilación.
9.6 Introducción a los modelos predictivos y su aplicación.
9.7 Metodología para la construcción de modelos predictivos.
9.8 Ética en la aplicación de la IA en el ámbito naval.
9.9 Estudios de caso introductorios sobre predicción de riesgos.
9.90 Desafíos y oportunidades en la predicción de riesgos navales.
Proyectos tipo capstones
Admisiones, tasas y becas
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