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El siguiente texto fue extraído del libro Advances in Financial Machine Learning, del autor Dr. Marcos López de Prado.

KEY POINTS •

In recent years, Machine Learning (ML) has been able to master tasks that until now only a few human experts could perform.

Financial ML is a reality: •

Some of the most successful hedge funds in history apply ML every day.

However, myths about Financial ML have proliferated: 1. The Sisyphus paradigm is applicable to ML 2. ML is a black-box 3. Generic ML solutions work in Finance (West -> East) 4. Traditional quants know about ML (West -> East) 5. There are many ML Portfolio Managers

1997 Deep Blue defeats the Chess World Champion

2011 Watson defeats 2 Jeopardy! champions

2016 AlphaGo defeats the Go World Champion

2014 DeepFacerecognizes faces better than humans

2018 Berkeley Lab recognizes particle debris with 95% accuracy

FINANCIAL RESEARCH •

The dismal state of 21stcentury financial research: •

Story-telling prevails over objective data analysis

The curse of Econometrics and other 18thcentury mathematical tools

Factor investing: Where is the proof that risk premia must be linear?

Multiple testing, selection bias, backtestoverfitting: •

A few (3?) factors are well understood, however Harvey et al. [2015] show that “most claimed research findings are likely false.”


FINANCIAL MACHINE LEARNING •

ML is only beginning to transform Finance: •

2016: Studies showthat ML methods (like HRP) deliver portfolios that systematically outperform Markowitz optimization out-of-sample.

2016: The GIS-Liquid Strategies group manages $13 billion with 12 people.

2017: Four funds of Man/AHL manage $12.3 billion using AI.

2018: KPMG’s report argues that hedge funds must embrace technology or face ‘treadmill to oblivion’.

2018: First graduate-level textbook on ML, specifically applied to Finance.

El texto fue extraído del libro Advances in Financial Machine Learning, del autor Dr. Marcos López de Prado.

Objetivo Bootcamp intensivo de 3 días único en su tipo en México, en donde reconocidos especialistas en ML, Data Analytics y Especialistas de IT compartirán las tendencias, retos y diferentes metodologías aplicables a la realidad del mundo de los servicios financieros para maximizar su rentabilidad, mientras los participantes tanto directores como ejecutivos y líderes de negocio contrastarán sus experiencias e inquietudes en talleres enfocados a la práctica en distintos ámbitos de la empresa.

Descripción Este Bootcamp cerrará con una mesa panel en donde especialistas en los temas de Machine Learning & Data Science compartirán sus conocimientos así como sus puntos de vista sobre este tema de actualidad y gran relevancia para el medio financiero. Comenzaremos por analizar los principales factores en la evolución de Machine Learning, FinTech & Data Analytics, para centrarnos después en sus implicaciones estratégicas para las organizaciones. A partir de este contexto, con un enfoque de aplicación hands on, los workshops nos permitirán revisar y discutir casos concretos de empresas del sector que han integrado los beneficios de Machine Learrning, FinTech & Data Analytics en aplicaciones específicas que añaden valor acualquier empresa.

¿A quién está dirigido? Interesados en conocer y aplicar las más avanzadas técnicas de ML & Data Analytics para la construcción de modelos predictivos, altamente efectivos, que permitan incrementar la rentabilidad del negocio de manera robusta. • • • • •

Chief Marketing Officers Chief Information Officers Chief Operating Officers Chief Financial Officers Líderes de áreas de negocio de: • Casas de bolsa • Bancos • Sociedades de inversión • Aseguradoras • Fondos de pensiones • SOFOMES • SOFIPOs • Traders • Quants • Tecnólogos y científicos de datos


10 razones para asistir 1. Oportuniudades de Trabajo: Machine Learning, FinTech y Data Analytics son algunas de las categorias de trabajo con mayor crecimiento alrededor del mundo. 2. Bootcamp de alta comprensión: Machine Learning, FinTech, Data Analytics, Data Science, Data Technologies, Insurance Tech, Transformación de negocio, habilidades profesionales. 3. Networking: Durante los 3 días del bootcamp conecta e interactúa con practitioners del medio. Intercambia conocimientos y experiencias con todos los participantes. 4. Reconocimiento: RiskMathics Financial Institute es reconocido en México y LatAm por brindar lo “The Latest from the best” reuniendo practitioners que comparten sus conocimientos de su día a día. 5. Bootcamp intensivo: 3 días de bootcamp que reúne conferencias, workshops y una mesa redonda con especialistas en los temas. 6. Speakers: Top practitioners de diferentes empresas reconocidas en México y LatAm, expertos en Machine Learning, FinTech y Data Analytics. 7. Impulsar la innovación: Impulsar valor e innovación a la industria financiera y corporativa. 8. Experiencia internacional: Conoce a distintas personas del mundo, que como tú, están inmersos en el mundo del Machine Learning, FinTech y Data Analytics para servicios financieros y corporativos. 9. Panel: En el primer día del evento asiste a la mesa redonda, donde expertos discutirán sobre la evolución, el presente y el futuro de los temas Machine Learning, FinTech y Data Analytics. 10. Sponsors / Partners: Conoce a los líderes de la industria, así como las acciones que están realizando para un mejor y correcto desempeño en el uso de Machine Learning, FinTech y Data Analytics.


SEDE: Hotel Hilton Santa Fe Antonio Dovali Jaime 70, Santa Fe, Zedec Sta Fé, 01219 Ciudad de México, CDMX

Martes 27 de Noviembre 2018

Agenda día 1

horario (hrs.)

Auditorio

7:45 - 8:45

registro

8:45 - 9:00

Bienvenida RiskMathics

KEYNOTE CONFERENCE

Data Analytics: Uses, Benefits & Trends 9:00 - 10:00

José Antonio Murillo Chief Analytics Officer Grupo Financiero Banorte

10:00 - 10:10

receso

Data Science Aggregation 10:10 - 11:10

From Data Science to Artifical Intelligence and their impact in financial services

Marshall Alphonso

11:10 - 11:20

receso

Machine Learning: Beneficios y Riesgos 11:20 - 12:20

Fernando Esponda ITAM

12:20 - 12:30

receso

Estadísticas y Tendencias del BigData & Data Analytics en los servicios financieros 12:30 - 13:30

Salvador Orozco Vicepresidente de Área Gartner Hispanoamérica

13:30 - 15:00

comida libre

Applications of machine learning in cyber security What you need to know about? 15:00 - 16:00

Gustavo Santana Director Ejecutivo Ernst & Young

16:00 - 16:10

receso

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance 16:10 - 17:10

Gerardo Carrera Mendoza Director de Analítica Grupo Financiero Banorte

17:10 - 17:20

17:20 - 18:30

receso

Panel Experts Exchange Discussion

AI, MACHINE LEARNING AND DATA SCIENCE:

IMPROVING THE PROFITABILITY IN FINANCIAL INSTITUTIONS


Descripción día 1

Data Analytics: Uses, Benefits & Trends KEYNOTE CONFERENCE

José Antonio Murillo Garza Chief Analytics Officer Grupo Financiero Banorte

José Antonio compartirá reflexiones y lecciones aprendidas sobre la construcción de un equipo de analítica exitoso en la industria financiera. Comentará sobre el rol que tiene la analítica en centrar la atención de las organizaciones en el cliente. Asimismo, indicará cuales son las grandes tendencias que se observan en la incipiente industria de la analítica.

Machine Learning: Beneficios y Riesgos Fernando Esponda Machine Learning Expert ITAM

En esta conferencia se hablarán de los cambios tecnológicos que han llevado a la explosión en popularidad del uso de técnicas de aprendizaje de máquina. Se discutirían qué oportunidades se han abierto con estos cambios, qué riesgos conlleva este nuevo poder y cómo podemos potencializar esta inteligencia artificial usando nuestra inteligencia natural.

Data Science Aggregation

From Data Science to Artificial Intelligence and their impact in financial services

KEYNOTE CONFERENCE (conferencia en inglés)

Marshall Alphonso Conferencia en la cual se conocerá la curva desde el Big Data y como su implementación Data Analytics, Data Management, Algorithms Machine Learning y Artificial Intelligence, optimizan las áreas de negocio de los corporativos y del setor financiero.


Descripción día 1

Estadísticas y Tendencias del Big Data & Data Analytics en los servicios financieros

Salvador Orozco

Vicepresidente de Área Gartner Hispanoamérica Gartner Aunque el concepto de Big Data se ha utilzado a lo largo de los últimos años, ha ido transformándose y especializándose en distintas ramas como, Data Analytics, Data Management dependiendo las distintas necesidades y usos de cada sector, empresa o corporativo. En esta conferencia se analizarán las tendencias de los últimos años en el uso del Big Data y el Data Analytics en distintos sectores. Se analizarán las estadísticas del uso en los servicios financieros así como las posibles fortalezas en un futuro para el correcto aprovechamiento de los datos.

Applications of Machine Learning in Cyber Security What you need to know about?

Gustavo Santana Director Ejecutivo Ernst & Young

Machine learning is a branch of computer science aimed at enabling computers to learn new behaviors based on empirical data. The goal is to design algorithms that allow a computer to display behavior learned from past experience, rather than human interaction. In this talk I want to discuss applications of machine learning in cyber security and look at how machine learning algorithms may help us to fight with cyber attacks.

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance

Gerardo Carrera Mendoza

Director de Analítica Grupo Financiero Banorte La inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina(Machine Learning) son dos pilares que están revolucionando la manera en que se obtienen patrones de interés que mejoran la toma de decisiones. En finanzas, la gran cantidad de datos existentes y la diversidad de procesos y aplicaciones hacen que el machine learning sea una área muy fértil para el desarrollo de modelos.


SEDE: Hotel Hilton Santa Fe, Antonio Dovali Jaime 70, Santa Fe, Zedec Sta Fé, 01219 Ciudad de México, CDMX

Panel

Experts Exchange Discussion

AI, MACHINE LEARNING AND DATA SCIENCE:

IMPROVING THE PROFITABILITY IN FINANCIAL INSTITUTIONS Martes 27 de Noviembre 2018 17:20 horas

MODERADOR

José Antonio Murillo Garza Chief Analytics Officer Grupo Financiero Banorte

Fernando Esponda Machine Learning Expert ITAM

Salvador Orozco Vicepresidente de Hispanoamérica Gartner

Área

Gartner


Miércoles 28 de Noviembre 2018 SEDE: Hotel Hilton Santa Fe Antonio Dovali Jaime 70, Santa Fe, Zedec Sta Fé, 01219 Ciudad de México, CDMX

Agenda día 2 workshop horario (hrs.)

9:00 - 10:30

Salón 1

Salón 2

Business Intelligence & Analytics

Machine Learning: Introducción Práctica

Andrés Fundia Director Nabla Solutions

Fernando Esponda ITAM

10:30 - 10:40

Andrés Fundia Director Nabla Solutions (continúa)

Machine Learning: Introducción Práctica

Fernando Esponda ITAM (continúa)

12:40 - 12:50

Andrés Fundia Director Nabla Solutions (continúa)

Machine Learning: Introducción Práctica

Fernando Esponda ITAM (continúa)

14:20 - 15:30

Gerardo Carrera Director de Analítica Grupo Financiero Banorte

Salón 5

Overview of Machine Learning applied to Cybersecurity

Data Science Aggregation

Gustavo Santana

From Data Science to Artificial Intelligence

Director Ejecutivo Ernst& Young

Marshall Alphonso

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance

Gerardo Carrera Director de Analítica Grupo Financiero Banorte (continúa)

Overview of Machine Learning applied to Cybersecurity

Data Science Aggregation

Gustavo Santana

From Data Science to Artificial Intelligence

Director Ejecutivo Ernst& Young

Marshall Alphonso

(continúa)

(continúa)

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance

Overview of Machine Learning applied to Cybersecurity

Data Science Aggregation

Gerardo Carrera Director de Analítica Grupo Financiero Banorte (continúa)

Gustavo Santana

From Data Science to Artificial Intelligence

Director Ejecutivo Ernst& Young

Marshall Alphonso

(continúa)

(continúa)

Overview of Machine Learning applied to Cybersecurity

Data Science Aggregation

comida libre

Business Intelligence & Analytics 15:30 - 17:30

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance

Salón 4

receso Business Intelligence & Analytics

12:50 - 14:20

Salón 3

receso Business Intelligence & Analytics

10:40 - 12:40

workshop

Andrés Fundia Director Nabla Solutions (continúa)

Machine Learning: Introducción Práctica

Fernando Esponda ITAM (continúa)

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance

Gerardo Carrera Director de Analítica Grupo Financiero Banorte (continúa)

Gustavo Santana

From Data Science to Artificial Intelligence

Director Ejecutivo Ernst& Young

Marshall Alphonso

(continúa)

(continúa)


Miércoles 28 de Noviembre 2018 Descripción día 2

Business Intelligence & Analytics Andrés Fundia Director Nabla Solutions

Este primer curso se concentra en los modelos más utilizados para optimizar la relación con los clientes y las utilidades que se pueden obtener de cada uno. Los temas a cubrir se presentarán de forma conceptual y práctica con implementaciones efectivas (Excel y ocasionalmente R) de forma tal que no haya restricciones para que se puedan utilizar inmediatamente en las empresas. Las herramientas estadísticas y computacionales necesarias se cubrirán durante el desarrollo de los temas.

Machine Learning: Introducción Práctica Fernando Esponda Machine Learning Expert ITAM

En este workshop se dará una explicación algorítmica de las técnicas más populares del aprendizaje de máquina y su utilización para el análisis de datos. Se enfatizará la metodología adecuada para la generación de modelos predictivos y se realizarán múltiples ejercicios para ilustrar los conceptos y dejar en los asistentes las herramientas necesarias para comenzar la exploración de esta disciplina.

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance a

Gerardo Carrera Mendoza

Director de Analítica Grupo Financiero Banorte

La inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina (Machine Learning) son dos pilares que están revolucionando la manera en que se obtienen patrones de interés que mejoran la toma de decisiones. En finanzas, la gran cantidad de datos existentes y la diversidad de procesos y aplicaciones hacen que el machine learning sea una área muy fértil para el desarrollo de modelos. El curso se enfoca en aprender aspectos teóricos del aprendizaje de máquina aplicados en distintos temas de finanzas, utilizando el lenguaje de programación python. Los temas cubrirán aspectos importantes del aprendizaje supervisado y no supervisado.


Miércoles 28 de Noviembre 2018 Descripción día 2

Overview of Machine Learning applied to Cyber Security Gustavo Santana Director Ejecutivo Ernst & Young

Este workshop está enfocado a conocer, analizar y ver la utilización de sistemas de Cyber Security para la protección de datos y de información a travéz del Machine Learning. • • • • • • • • •

What is machine learning? Learning system model - Training and testing Algorithms & Machine learning structure What are we seeking? Learning techniques Cybersecurity 101 5 cyber security threats that machine learning can protect against Applications Conclusion

Data Science Aggregation From Data Science to Artificial Intelligence and their impact in financial services

Marshall Alphonso

Workshop de dos días completos en el cual se cubrirá toda la curva desde el Big Data y como su implementación Data Analytics, Data Management, Algorithms Machine Learning y Artificial Intelligence, optimizan las áreas de negocio de los corporativos y del setor financiero.


Jueves 29 de Noviembre 2018 SEDE: Hotel Hilton Santa Fe Antonio Dovali Jaime 70, Santa Fe, Zedec Sta Fé, 01219 Ciudad de México, CDMX

Agenda día 3 workshop horario (hrs.)

9:00 - 10:30

Salón 1

Salón 2

Business Intelligence & Analytics

Machine Learning: Introducción Práctica

Andrés Fundia Director Nabla Solutions

Fernando Esponda ITAM

10:30 - 10:40

Andrés Fundia Director Nabla Solutions (continúa)

Machine Learning: Introducción Práctica

Fernando Esponda ITAM (continúa)

12:40 - 12:50

Andrés Fundia Director Nabla Solutions (continúa)

Machine Learning: Introducción Práctica

Fernando Esponda ITAM (continúa)

14:20 - 15:30

Gerardo Carrera Director de Analítica Grupo Financiero Banorte

Salón 5

Overview of Machine Learning applied to Cybersecurity

Data Science Aggregation

Gustavo Santana

From Data Science to Artificial Intelligence

Director Ejecutivo Ernst& Young

Marshall Alphonso

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance

Gerardo Carrera Director de Analítica Grupo Financiero Banorte (continúa)

Overview of Machine Learning applied to Cybersecurity

Data Science Aggregation

Gustavo Santana

From Data Science to Artificial Intelligence

Director Ejecutivo Ernst& Young

Marshall Alphonso

(continúa)

(continúa)

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance

Overview of Machine Learning applied to Cybersecurity

Data Science Aggregation

Gerardo Carrera Director de Analítica Grupo Financiero Banorte (continúa)

Gustavo Santana

From Data Science to Artificial Intelligence

Director Ejecutivo Ernst& Young

Marshall Alphonso

(continúa)

(continúa)

Overview of Machine Learning applied to Cybersecurity

Data Science Aggregation

comida libre

Business Intelligence & Analytics 15:30 - 17:30

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance

Salón 4

receso Business Intelligence & Analytics

12:50 - 14:20

Salón 3

receso Business Intelligence & Analytics

10:40 - 12:40

workshop

Andrés Fundia Director Nabla Solutions (continúa)

Machine Learning: Introducción Práctica

Fernando Esponda ITAM (continúa)

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance

Gerardo Carrera Director de Analítica Grupo Financiero Banorte (continúa)

Gustavo Santana

From Data Science to Artificial Intelligence

Director Ejecutivo Ernst& Young

Marshall Alphonso

(continúa)

(continúa)


Jueves 29 de Noviembre 2018 Descripción día 3

Business Intelligence & Analytics Andrés Fundia Director Nabla Solutions

Este primer curso se concentra en los modelos más utilizados para optimizar la relación con los clientes y las utilidades que se pueden obtener de cada uno. Los temas a cubrir se presentarán de forma conceptual y práctica con implementaciones efectivas (Excel y ocasionalmente R) de forma tal que no haya restricciones para que se puedan utilizar inmediatamente en las empresas. Las herramientas estadísticas y computacionales necesarias se cubrirán durante el desarrollo de los temas.

Machine Learning: Introducción Práctica Fernando Esponda Machine Learning Expert ITAM

En este workshop se dará una explicación algorítmica de las técnicas más populares del aprendizaje de máquina y su utilización para el análisis de datos. Se enfatizará la metodología adecuada para la generación de modelos predictivos y se realizarán múltiples ejercicios para ilustrar los conceptos y dejar en los asistentes las herramientas necesarias para comenzar la exploración de esta disciplina.

Artificial Intelligence & Machine Learning in Finance a

Gerardo Carrera Mendoza

Director de Analítica Grupo Financiero Banorte

La inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina (Machine Learning) son dos pilares que están revolucionando la manera en que se obtienen patrones de interés que mejoran la toma de decisiones. En finanzas, la gran cantidad de datos existentes y la diversidad de procesos y aplicaciones hacen que el machine learning sea una área muy fértil para el desarrollo de modelos. El curso se enfoca en aprender aspectos teóricos del aprendizaje de máquina aplicados en distintos temas de finanzas, utilizando el lenguaje de programación python. Los temas cubrirán aspectos importantes del aprendizaje supervisado y no supervisado.


Jueves 29 de Noviembre 2018 Descripción día 3

Overview of Machine Learning applied to Cyber Security Gustavo Santana Director Ejecutivo Ernst & Young

Este workshop está enfocado a conocer, analizar y ver la utilización de sistemas de Cyber Security para la protección de datos y de información a travéz del Machine Learning. • • • • • • • • •

What is machine learning? Learning system model - Training and testing Algorithms & Machine learning structure What are we seeking? Learning techniques Cybersecurity 101 5 cyber security threats that machine learning can protect against Applications Conclusion

Data Science Aggregation From Data Science to Artificial Intelligence and their impact in financial services

Marshall Alphonso Workshop de dos días completos en el cual se cubrirá toda la curva desde el Big Data y como su implementación Data Analytics, Data Management, Algorithms Machine Learning y Artificial Intelligence, optimizan las áreas de negocio de los corporativos y del setor financiero.


Speakers

José Antonio Murillo Garza Chief Analytics Officer Grupo Financiero Banorte

José Antonio Murillo dirige al equipo de Analítica de Grupo Financiero Banorte. Este equipo identifica oportunidades y desarrolla ideas que contribuyen a elevar la productividad de la institución y la calidad de los servicios que se ofrecen a los clientes. En los primeros años de operación el equipo de Analítica ha implementado diversos proyectos cuyo impacto en los resultados de Banorte han sido muy relevantes y han propiciado una amplia aceptación de la analítica dentro de la institución. El equipo que dirige ha sido reconocido con el Lafferty Global Award por el impacto que ha tenido la analítica en la productividad de tarjetas de crédito (2016), a la vez que el caso de éxito que ha representado la analítica en Banorte ha sido referido por Harvard Business Review (2018). Anteriormente, tuvo una fructífera carrera en el banco central de México, fue asesor del Fondo Monetario Internacional, y catedrático en Rice University, El colegio de México, y el ITAM. Obtuvo un Doctorado en Economía por Rice University y la Licenciatura en Economía por el ITAM (mención especial y premios en economía de la Cámara Nacional de Comercio y Tlacaélel).

Salvador Orozco

Vicepresidente de Área Gartner Hispanoamérica Actuario por la universidad nacional autónoma de méxico. con más de 24 años de experiencia en la industria de tecnologías de la información, ha reunido vasta experiencia en relaciones de negocios, alianzas, consultoría e integración de sistemas para el mercado empresarial. Fue nombrado director de desarrollo de negocios para las industrias de finanzas y de gobierno en gartner para, en 2011, convertirse en su director general. actualmente es vicepresidente del área de hispanoamérica (latinoamérica, excepto brasil). Formó parte del consejo editorial de un periódico de circulación nacional y fue consejero tecnológico de uno de los principales institutos de educación superior del país.

Marshall Alphonso

Marshall Alphonso es ingeniero senior en aplicaciones en MathWorks, se especializa en el área de finanzas cuantitativas. Tiene más de 7 años de experiencia en capacitar clientes en más de 250 compañías, incluyendo los más importantes hedge funds, bancos y otras instituciones financieras. Anteriormente, fue asesor del Director de Riesgos en McKinsey & Co. Investment Office, era responsable de diseñar e implementar el marco de liquidez del fondo, el marco de pruebas de estrés y una gran cantidad de herramientas cuantitativas en MATLAB de riesgos e inversiones, permitiendo la evaluación de exposiciones para riesgo y asignación. Tiene el título de Licenciado en Ingeniería Eléctrica y Matemáticas de la Universidad Purdue y cuenta con la Maestría de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de George Mason.


Fernando Esponda ITAM

Fernando Esponda es catedrático del Instituto Tecnológico Autónomo de México y director de la Maestría en Ciencias en Computación. Recibió su doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Nuevo México y un postdoctorado de la Universidad de Yale. Tiene más de 17 artículos publicados en las áreas de seguridad de la información y sistemas complejos y su trabajo ha sido reportado en varios medios de alto impacto como en la revistas The Economist y BioMedical Computation. Fernando ha participado como consejero técnico en temas de aprendizaje de máquina para Sm4rt Predictive Systems, Data Whisperer, Techie8 y Datank y otras startups en Silicon Valley y como consejero de las Naciones Unidas en temas de privacidad . Sus intereses giran alrededor de la intersección entre la biología y la computación.

Gerardo Carrera Mendoza Director de Analítica Grupo Financiero Banorte

Gerardo Carrera Mendoza recibió el grado de Ingeniero en Computación y el grado de Maestro en Ciencias e Ingeniería de la Computación con mención honorífica, ambos por la Universidad Nacional Autónoma de México, en 2004 y 2007, respectivamente. Recibió el grado de Doctor en Filosofía (PhD) en Ciencias de la Computación (Aprendizaje de máquina y visión por computadora) en enero de 2012, por la Universidad de Imperial College, Reino Unido. En 2012, el Dr. Carrera trabajó como Subdirector de Metodologías de Riesgo en la Comisión Nacional Bancaria y de Valores. Posteriormente, De 2012 a 2014 fue Director de Desarrollo de Software en la Secretaría de Gobernación. De 2014 a 2015 trabajó en el Instituto Federal de Telecomunicaciones, primero como Director de Estadística y después como Director de Análisis Técnico. De 2015 a 2017 emprendió distintos proyectos con enfoque analítico en las áreas de medicina y turismo. Desde julio de 2015 hasta mayo de 2018, el Dr. Carrera fue Profesor de Cátedra en el Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) impartiendo diversas materias como visión por computadora, teoría de autómatas y aprendizaje de máquina. Actualmente el Dr. Carrera trabaja como Director de Analítica en el Grupo Financiero Banorte y sus intereses son todos los relacionados a la ciencia de datos. Cuenta con diversos artículos en la materia y una patente.


Andrés Fundia Director Nabla Solutions

Andres es actualmente Director en Nabla Solutions, fue Manager en KPMG, previamente se desempeñó en el área de Riesgo de Crédito en INFONAVIT hasta diciembre de 2013, anterior a este cargo estuvo como Consultor en KPMG en 2006 y Profesor de Tiempo Completo del Programa Doctoral del ITESM de 1994 a 2005. Andrés es Ph.D. en Ciencias Matemáticas, Rutgers University, New Jersey, 1994 y Licenciado en Matemáticas, Universidad Nacional de Buenos Aires, Argentina, 1985. Cuenta con acreditaciones Internacionales sobre Administración de Riesgos como FRM, Financial Risk Manager, GARP, 2005 y Certificate in Financial Risk Management, New York University, 1999.

Gustavo Santana Director Ejecutivo Ernst & Young

Gustavo Santana Torrellas es Executive Director en la firma Ernst & Young México y labora en ésta firma desde Febrero 2017. Es responsable por el desarrollo de soluciones de innovación en clientes de banca comercial y banca de desarrollo, así como soluciones de Cyberseguridad y Riesgo Tecnológico. Gustavo Santana ha participado en proyectos de Estrategia de TI, Desarrollo de modelos y soluciones de Administración de Riesgos de Información y Riesgo Tecnológico con énfasis en cumplimiento de estándares. Cuenta con amplia experiencia en la administración de proyectos de Innovación e Integración Tecnológica para la Administración de Seguridad en Redes de Telecomunicaciones, particularmente en el análisis y diseño de Esquemas de Seguridad, especificaciones metodológicas y prácticas para la implementación de Esquemas de Seguridad, Políticas y Mecanismos. Gustavo Santana, fue Director de la práctica de Consultoría Sector Financiero de PwC (2012-2017); también desarrolló actividades de consultoría tecnológica en Accenture, (2008 – 2012), trabajó como Investigador Senior en el Instituto Mexicano del Petróleo, dedicándose al desarrollo de modelos de optimización de la perforación de pozos petroleros (2002 – 2008), fue coordinador de proyectos de investigación y desarrollo de sistemas del INAP (1999-2002), fue coordinador de la unidad de aprendizaje y educación a distancia del IPN (1997-1999) y, anteriormente, fue coordinador de programa de postgrado de Ingeniería de Telecomunicaciones del Instituto Politécnico Nacional (ESIME-Zacatenco IPN - 1996-1997). Es profesor invitado en instituciones como el Tecnológico de Monterrey (ITESM), Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM), entre otras.


SEDE: Hotel Hilton Santa Fe

Sesiones 27, 28 y 29 de Noviembre 2018 Horarios

Full Day

Antonio Dovali Jaime 70, Santa Fe, Zedec Sta Fé, 01219 Ciudad de México, CDMX

Costo $30,000.00 + I.V.A. (treinta mil pesos) más I.V.A.

Pregunta por nuestros Sponsor Opportunities

Registro e Inscripciones teléfonos: (+52) 55 5536 4325 y (+52) 55 5669 4729 Email: derivatives@riskmathics.com

Opciones de pago

• Residentes e instituciones establecidas en México Transferencia o depósito bancario Nombre: RiskMathics Financial Innovation, S.C. Banco: BBVA Bancomer, S.A. CLABE: 012180001649665030 Cuenta: 0164966503 • Residentes e instituciones establecidas en el extranjero Transferencia bancaria en dólares Banco: BBVA Bancomer, S.A. Sucursal: 0956 SWIFT: BCMRMXMM Nombre: RiskMathics Financial Innovation, S.C. Cuenta: 012180001649665629 • Pago vía telefónica Tarjeta de crédito VISA, MASTERCARD o AMERICAN EXPRESS • Pago en línea

www.riskmathics.com NOTA IMPORTANTE: No hay reembolsos, ni devoluciones.

Machine Learning & Data Science Camp 2018  
Machine Learning & Data Science Camp 2018