CURSO DE ANÁLISIS PREDICTIVO Y GESTIÓN DE BASE DE DATOS CON R STUDIO PARA BANCA Y FINANZAS

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¿Qué aprenderás en este curso?

Publico objetivo

Este curso está dirigido a:
- Analistas financieros, economistas y profesionales bancarios que deseen adquirir habilidades de análisis predictivo con R.
- Profesionales del área financiera que manejan grandes volúmenes de datos y requieren automatizar reportes.
- Estudiantes y egresados interesados en aplicar ciencia de datos a la evaluación y proyección financiera.
- Consultores financieros y técnicos de riesgo que buscan desarrollar herramientas visuales y modelos predictivos.

Resultados esperados

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Dominio práctico de R Studio para la gestión de bases de datos y análisis financiero.
- Capacidades para construir modelos predictivos con datos reales del sector bancario y financiero.
- Habilidad para crear visualizaciones avanzadas y dashboards interactivos con Shiny.
- Producción de reportes automatizados y aplicaciones útiles para la toma de decisiones estratégicas en finanzas.

Modulo I

Introducción a R Studio

Instalación y configuración de R y R Studio.
Navegación en la interfaz y creación de scripts.
Estructuras de datos en R: vectores, listas, data frames.

Modulo II

Manejo de Datos Financieros en R

Importación de datos: CSV, Excel, bases de datos, APIs.
Manipulación con dplyr, tidyr, lubridate.
Limpieza de datos: tratamiento de valores faltantes y outliers.

Modulo III

Visualización de Datos Financieros con R

Estadísticas descriptivas y gráficos básicos.
Visualización avanzada con ggplot2: líneas, barras, dispersión.
Gráficos financieros: velas, burbujas, series temporales.

Modulo IV

Análisis de Estados Financieros con R

Importación y procesamiento de estados financieros.
Cálculo de ratios financieros: rentabilidad, solvencia, liquidez.

Modulo V

Modelado Predictivo en Finanzas con R

Regresión lineal y no lineal.
Árboles de decisión y bosques aleatorios.
Introducción a redes neuronales y aprendizaje profundo.

Modulo VI

Reportes y Aplicaciones Interactivas con R

Dashboards interactivos con Shiny.
Reportes automáticos con RMarkdown.
Publicación de aplicaciones con Shiny Server.

Modulo VII

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."