22 DE NOVIEMBRE
Dirigido a:
Profesionales de finanzas, economía, administración, ingeniería y contabilidad.
Analistas de inversión y finanzas que deseen dominar herramientas como Excel, Power BI, Python, IA y Crystal Ball.
Directivos y consultores del sector público y privado.
Emprendedores e inversionistas que busquen optimizar la rentabilidad de sus proyectos.
Especialistas en planeamiento, control de gestión y presupuestos.
Docentes, investigadores y posgraduados vinculados a analítica financiera e IA aplicada.
Al finalizar el programa, el participante podrá:
Construir modelos financieros sólidos y escalables.
Interpretar y proyectar estados financieros completos.
Determinar el costo de capital de empresas y proyectos.
Valorar empresas y proyectos con flujos descontados (DCF).
Realizar simulaciones avanzadas de riesgo y escenarios.
Crear dashboards ejecutivos para decisiones de inversión.
Aplicar técnicas de data analytics y machine learning a finanzas.
Automatizar análisis y reportes con IA generativa.
Finanzas corporativas y toma de decisiones
Importancia y tipos de modelos financieros
Mejores prácticas y estándares internacionales (FAST)
Funciones financieras clave en Excel (NPV, IRR, PMT, etc.)
Componentes y análisis de series temporales
Estadística aplicada a datos financieros
Técnicas de proyección: promedios, suavizamiento, regresión
Modelos ARIMA y SARIMA en Python
Análisis de estados financieros y ratios clave
Análisis vertical, horizontal y benchmarking
Dashboards financieros interactivos
Definición profesional de supuestos de proyección
Proyección del Estado de Resultados
Proyección del Flujo de Efectivo (FCF)
Proyección del Balance General
Integración de estados financieros y validación
Fundamentos de la tasa de descuento
Cálculo del CAPM: beta, riesgo país, prima de mercado
Cálculo del WACC para empresas y proyectos
Estructura de capital y apalancamiento óptimo
Fundamentos del método DCF
Construcción del FCFF y FCFE
Cálculo de Enterprise Value y Valor de las Acciones
Valor terminal y análisis de sensibilidad
Estadística aplicada a riesgos de proyectos
Análisis de escenarios y sensibilidad
Simulación Monte Carlo (Excel, Python, Crystal Ball)
Optimización de portafolios de proyectos
Fundamentos de analítica de datos aplicada
Power BI: modelado, DAX y dashboards
Integración de datos financieros y operativos
Visualización estratégica para toma de decisiones
Machine learning aplicado a finanzas
Predicciones con ARIMA, Prophet y modelos LSTM
Modelos de riesgo crediticio y regresiones financieras
Interpretabilidad de modelos (SHAP, LIME)
Rol de IA generativa en proyectos
Automatización del análisis financiero
Predicción de costos y tiempos
Simulación de escenarios con IA + Python + Power BI
Finanzas corporativas y toma de decisiones
Importancia y tipos de modelos financieros
Mejores prácticas y estándares internacionales (FAST)
Funciones financieras clave en Excel (NPV, IRR, PMT, etc.)
Componentes y análisis de series temporales
Estadística aplicada a datos financieros
Técnicas de proyección: promedios, suavizamiento, regresión
Modelos ARIMA y SARIMA en Python
Análisis de estados financieros y ratios clave
Análisis vertical, horizontal y benchmarking
Dashboards financieros interactivos
Definición profesional de supuestos de proyección
Proyección del Estado de Resultados
Proyección del Flujo de Efectivo (FCF)
Proyección del Balance General
Integración de estados financieros y validación
Fundamentos de la tasa de descuento
Cálculo del CAPM: beta, riesgo país, prima de mercado
Cálculo del WACC para empresas y proyectos
Estructura de capital y apalancamiento óptimo
Fundamentos del método DCF
Construcción del FCFF y FCFE
Cálculo de Enterprise Value y Valor de las Acciones
Valor terminal y análisis de sensibilidad
Estadística aplicada a riesgos de proyectos
Análisis de escenarios y sensibilidad
Simulación Monte Carlo (Excel, Python, Crystal Ball)
Optimización de portafolios de proyectos
Fundamentos de analítica de datos aplicada
Power BI: modelado, DAX y dashboards
Integración de datos financieros y operativos
Visualización estratégica para toma de decisiones
Machine learning aplicado a finanzas
Predicciones con ARIMA, Prophet y modelos LSTM
Modelos de riesgo crediticio y regresiones financieras
Interpretabilidad de modelos (SHAP, LIME)
Rol de IA generativa en proyectos
Automatización del análisis financiero
Predicción de costos y tiempos
Simulación de escenarios con IA + Python + Power BI
