Experto en Analítica en Seguros
Curso
En línea
*Precio estimado
Importe original en COP:
$ 1,669,570
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
En línea
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Horas lectivas
77h
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Duración
Flexible
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Inicio
Fechas disponibles
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Clases virtuales
Sí
Aunque el almacenamiento de información ha sido un hecho permanente en la actividad aseguradora, la masificación de los seguros de mano con el desarrollo tecnológico ha llevado a las compañías y sus profesionales a dar un papel protagónico a la búsqueda de la calidad de los datos para que su análisis cumpla con su función de resolver problemas y tomar decisiones acertadas. Con esta certificación, el participante aprenderá diferentes comandos y aplicación de algoritmos para hacer una proyección de ventas, marketing o perfiles, así como la elaboración de un proyecto de analítica de datos que incluya el Machine Learning y su utilidad en la toma de decisiones.
Sedes y fechas disponibles
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Acerca de este curso
Capacitar a los participantes en la analítica de datos centrada en los procesos involucrados en la Minería de Datos y la elaboración de una solución de machine learning aplicada al sector asegurador.
Directivos, jefes, gerentes o profesionales de suscripción, mercado y servicio al cliente, indemnizaciones y actuaría de compañías de seguros y de intermediarios que deseen conocer el entorno internacional y las aplicaciones de Internet de las Cosas en los seguros de personas y seguros generales, así como los retos gerenciales que implica la aplicación de este tipo de herramientas en la gestión de seguros.
Certificado de asistencia
El centro se pondrá en contacto contigo una vez envíes tus datos a través del formulario
Opiniones
Materias
- Riesgos seguros
- Analítica de datos
- Seguros
- Minería de Datos
- Machine learning
Programa académico
Modulo 1 : Minería de Datos aplicada al Mercadeo
- Definiciones
- Clustering
- Medidas de distancia
- Clustering particional
- K-medias
- K-medioides
- Clutering jerárquico
- Aglomerativo
- Divisivo
- Procedimiento para la aplicación de métodos de clustering
- Clasificación y regresión
- Árboles de clasificación
- Regresión lineal
- Redes neuronales
Módulo 2: Internet de las cosas en Seguros
- Introducción Mundo VICA 4ª revolución industrial Cambios en el consumidor Internet de las cosas (IoT) Inteligencia Artificial (IA) Impacto y riesgos de la aplicación de la IA Ejemplos de la IA Analítica de datos (Big Data), para qué y elementos Tipos de datos ¿Qué es analítica? Importancia del uso de datos
- Introducción Telemática, 5G, dispositivos y sensores Vehículos autónomos Digital Twins
- El sistema tradicional Nuevos modelos de negocio Casos de éxito
- Qué son las Insurtech y sus características Los ciberseguros Ejemplos de las Insurtechs en Latinoamérica y Colombia Casos de éxito
- Cifras IOT La promesa IoT Posibles usos de IoT Casos de éxito
- Regulación y seguridad digital Privacidad y datos Tips de implementación de proyectos IoT Casos de riesgos materializados
Modulo 3: Machine Learning – Introducción y Conceptos Básicos Aplicado a los Seguros
- Introducción a los conceptos básicos de machine learning.
- Aplicaciones del machine learning
- Beneficios de utilizar el machine learning
- Detección y prevención del fraude
- Aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Tipos de datos
- Información estructurada
- Información semi-estructurada
- Información no estructurada
- Análisis de resultados
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Importe original en COP:
$ 1,669,570