Por ciencia de datos en finanzas, supongo que está preguntando sobre la aplicación de la ciencia de datos y análisis en el sector BFSI. Aquí están algunos:
1. Comercio de alta frecuencia (comercio algorítmico)
2. Detección de fraude: detección de actividades fraudulentas en transacciones financieras (uno de los ejemplos son las transacciones con tarjeta de crédito)
- ¿Por qué hay tanta locura por la ciencia de datos en estos días?
- ¿Qué perspectivas tiene un candidato a doctorado (en ciencia de datos y salud) en consultoría de estrategia / gestión en Australia?
- ¿Cuál es el mejor programa de aprendizaje automático / ciencia de datos cerca del área de Chicago?
- Durante el análisis de datos con R, ¿qué debería importarnos primero: los valores atípicos o los valores faltantes?
- ¿Cuánta programación debe saber alguien antes de entrar en Machine Learning y Data Science?
3. Optimización de la cartera: los fondos de cobertura utilizan ampliamente la ciencia de datos y el análisis para optimizar sus carteras a fin de maximizar sus rendimientos y minimizar el riesgo.
4. Marketing dirigido: empresas como American Express, Citi, etc. utilizan el marketing dirigido y ofrecen ofertas personalizadas a sus clientes.
5. Préstamos: si un cliente pagará un préstamo en un tiempo específico. Si un cliente en particular recibe un préstamo, en caso afirmativo, cuáles son las posibilidades de incumplimiento, cuánto préstamo debe otorgarse.
