Proyectos de ciencia de datos en finanzas
El sector financiero es uno de los entornos más exigentes en cuanto a análisis de datos. La toma de decisiones en tiempo real, la necesidad de anticiparse al riesgo y la gestión eficiente de grandes volúmenes de información hacen que la Ciencia de Datos sea un recurso estratégico clave.
En esta sección puedes conocer algunos de los proyectos desarrollados en el ámbito financiero, donde he aplicado técnicas de Big Data, Machine Learning y análisis avanzado para resolver problemas reales y aportar valor medible a entidades financieras, aseguradoras y departamentos de contabilidad y tesorería.
Qué tipo de proyectos he desarrollado
- Modelos de predicción de impago: Desarrollo de sistemas capaces de anticipar el riesgo crediticio de clientes utilizando modelos supervisados y variables históricas.
- Análisis de rentabilidad y optimización de carteras: Aplicación de técnicas estadísticas para analizar productos financieros, simular escenarios y proponer estrategias de inversión basadas en datos.
- Detección de fraude y comportamientos atípicos: Algoritmos de detección de anomalías aplicados a operaciones bancarias, movimientos contables y transacciones con tarjetas.
- Automatización de informes financieros: Creación de dashboards interactivos con herramientas como Power BI o Tableau para monitorizar KPIs financieros y generar reporting en tiempo real.
Qué herramientas y tecnologías utilizo
Trabajo con lenguajes como Python y SQL, y con plataformas como Power BI, Azure, Google Cloud o AWS, dependiendo del entorno tecnológico del cliente. Los modelos se diseñan con librerías como Scikit-Learn, XGBoost o Prophet, en función de la naturaleza de los datos y los objetivos del análisis.
