kyzelo
Desde 2018, kyzelo reúne a profesionales del sector financiero que quieren entender cómo los modelos de aprendizaje automático se aplican en contextos reales: evaluación de riesgo crediticio, detección de anomalías en transacciones, y predicción de series temporales. No prometemos atajos — ofrecemos comprensión profunda y práctica aplicable desde el primer webinar.
Qué hacemos y por qué
Cada módulo parte de un caso concreto: cómo un banco aplica regresión logística para clasificar solicitudes de crédito, o cómo una aseguradora usa árboles de decisión para estimar siniestros. Los conceptos de ML se enseñan dentro del problema, no antes de él.
Los webinars en vivo incluyen sesiones de preguntas abiertas, ejercicios con datasets reales y revisión de código en pantalla. Aprender a programar un modelo de detección de fraude es distinto cuando puedes preguntar por qué falla tu implementación en el momento.
Las transmisiones se graban y quedan disponibles durante 90 días. Los materiales están traducidos al español, inglés y portugués. Participantes de Buenos Aires, Madrid y Ciudad de México asisten al mismo webinar sin adaptaciones distintas.
El equipo de kyzelo combina experiencia en análisis cuantitativo, ingeniería de software y diseño instruccional. Valentina Ostrowski lidera el programa de ML financiero con más de nueve años trabajando en modelos de scoring crediticio. Renata Szymańska diseña los ejercicios prácticos y revisa que cada ejemplo funcione con datos actuales, no con datasets de 2015.
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Cuando se abre un nuevo webinar o se actualiza el contenido de un módulo existente, te avisamos directamente. Sin frecuencia fija — solo cuando hay algo que vale la pena saber.