Experto en Analítica en Seguros

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    77h

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Fechas a elegir

  • Clases virtuales

Capacitar a los participantes en la analítica de d

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.

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Fechas a elegirMatrícula abierta

A tener en cuenta

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.

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2022

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 5 años en Emagister.

Materias

  • Riesgos seguros
  • Analítica de datos
  • Seguros
  • Minería de datos
  • Machine learning

Profesores

David  Gutierrez Garay

David Gutierrez Garay

Docente

Economista de la Universidad Central, Máster en Economía de la Universidad Javeriana y Especialización en Actuaría , Economía Financiera y Actuarial de la Universidad Antonio Nariño. Cuenta con amplio conocimiento y experiencia brindando y administrando servicios de corretaje de reaseguros, análisis de precios y estructuración de soluciones de seguros y colocación de reaseguros incluyendo los nuevos riesgos de Cyberseguridad para diferentes sectores económicos. Dentro de su amplia experiencia laboral se ha desempeñado en importantes cargos en entidades como Seguros Colpatria,

Temario

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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