Cursos por Especialistas y para Especialistas | SAS EDUCACIÓN ARGENTINA

Buenos Aires, Argentina  (13 Ago. 2009)  –  SAS ofrece una variedad de cursos sobre distintos temas y herramientas que son el producto de un equipo interdisciplinario de desarrollo de materiales didácticos que prueba y ajusta repetidamente cada curso antes de lanzarlo al mercado. Los cursos tradicionales cubren buena parte de las necesidades de capacitación inicial e intermedia de nuestros usuarios, pero no alcanzan a satisfacer las necesidades y problemas crecientemente sofisticados que nuestros clientes enfrentan.

Esta situación nos impulsó a iniciar una actividad conjunta con distintos especialistas para diseñar cursos focalizados sobre temas que ocupan y preocupan a expertos en áreas claves. Estos cursos son breves, de no más de un día de duración. Cada uno tiene dos partes. Una conceptual, donde se presentan, discuten y analizan problemas cruciales y muy concretos en un dominio, se revisan modos de abordaje, se plantean estrategias y buenas prácticas. Otra parte, práctica, donde se implementan las estrategias y resoluciones propuestas, y se analizan sus consecuencias.

Algunos ejemplos de los cursos que estamos desarrollando:

• Modelización de riesgos y stress testing en entidades financieras

La crisis financiera actual ha puesto de manifiesto que aún resta recorrer mucho camino en cuanto a medición y control de riesgos financieros en entidades bancarias. En este marco, la práctica de pruebas de estrés (stress-testing) pasa a ocupar un espacio mucho más prominente en el paradigma de modelización de riesgos que está surgiendo. Esto se debe a que constituye la metodología de modelización disponible con mayor potencial para la prevención de episodios de crisis, debido a su enfoque integral y a su ductilidad para facilitar la comprensión de las consecuencias de shocks improbables pero extremadamente adversos.

Este curso busca acercar una exposición de las mejores prácticas internacionales en términos de la modelización de los principales riesgos bancarios, incluyendo riesgos de tasa, crédito, cambiario, y liquidez, dentro de un enfoque integrado, y presenta la aplicación de metodologías de stress-testing aplicadas a dichos riesgos.

• Buenas y malas prácticas en el uso de la regresión logística

La regresión logística es una herramienta fundamental en diversas áreas de marketing,
data mining, estimación de riesgos, entre otras. En las aplicaciones habituales, es frecuente su aplicación de un modo bastante alejado de prácticas saludables. Suelen ignorarse tareas preliminares de una adecuada preparación de datos, la verificación de los supuestos subyacentes, la utilización de tests diagnósticos apropiados, el análisis e interpretación de los resultados, la identificación y corrección de sesgos de estimación, etc.

Este curso busca revisar las características relevantes de esta técnica estadística, ilustrar sobre los errores frecuentes y presentar buenas prácticas para una aplicación correcta y eficaz.

• Cálculo de valor de tiempo de vida de un cliente en modelizaciones predictivas

Una cuestión crítica en la selección de modelos es la medida de performance utilizada. Muchas veces se emplean medidas “genéricas”, muy groseras o sin demasiada relación con el problema de data mining que se pretende resolver. Esto lleva a modelos con una potencia predictiva muy pobre.

Muchos problemas de data mining involucran la selección de las personas de mayor valor potencial a lo largo de su ciclo de vida como cliente. Esto requiere la utilización de diversas metodologías para estimar ese valor y luego su incorporación en la selección de modelos. La incorporación del valor del cliente en el proceso de modelización produce un impacto muy positivo sobre la potencia predictiva de los modelos resultantes.

El curso examina las metodologías para la estimación del valor del cliente, los modos de introducir este dato dentro de la selección de modelos, y las buenas prácticas al respecto.

• Monitoreo y ajuste de modelos de data mining

Los modelos producidos por un equipo de data mining son un recurso costoso que debe aprovecharse al máximo para que sea costo eficiente. Esto requiere que, en lo posible, un modelo no sea una herramienta de “única vez”, y que esté juiciosa y apropiadamente administrado. La administración implica que los “productos” del modelo sean sean entregados en tiempo y forma a quienes deben tomar decisiones a partir de ellos y, especialmente, el monitoreo de su performance y ajuste, cuando esto es necesario.

El proceso de monitoreo y ajuste utiliza herramientas estadísticas y buenas prácticas para evaluar el impacto predictivo de un modelo, su precisión, su estabilidad, etc. Un aspecto crítico es el uso de medidas de evaluación apropiadas. En algunos casos es posible usar medidas tradicionales de performance (tal vez con algunos pequeños “ajustes”) y, en otros, es necesario recurrir a algunas otras medidas, como los índices de desvío.
 
En este curso se revisan las mejores prácticas para monitorear y ajustar modelos. Se realizan ejercicios prácticos de evaluación y monitoreo, y se examina su aplicación.

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